pandas df:添加列如果不存在，则从dict向新列添加值

pandas是一个流行的Python数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具。其中的DataFrame（简称df）是pandas中最常用的数据结构之一，类似于Excel中的二维表格。

在pandas中，可以使用df['新列名'] = 值的方式向DataFrame中添加新列。如果指定的列名已经存在，则会覆盖原有列的值；如果列名不存在，则会创建一个新列，并将值添加到该列中。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame()

# 创建一个字典
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}

# 向DataFrame中添加新列
df['A'] = data['A']
df['B'] = data['B']
df['C'] = [7, 8, 9]  # 添加一个不存在的列

print(df)

输出结果为：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

在这个示例中，我们首先创建了一个空的DataFrame df，然后创建了一个字典 data，其中包含两个键值对，分别对应列名'A'和'B'的值。接着，我们使用df['A'] = data['A']和df['B'] = data['B']将字典中的值添加到DataFrame中的对应列。最后，我们使用df['C'] = [7, 8, 9]向DataFrame中添加一个不存在的列'C'。

需要注意的是，如果要添加的列的长度与DataFrame的行数不一致，会引发ValueError异常。因此，在添加列时，需要确保值的数量与DataFrame的行数相匹配。

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