将数据附加到一个空的 Pandas DataFrame

Pandas 是一个开放源代码的数据分析和数据处理工具，提供了快速，灵活的，高效的数据结构来使数据清洗，整理，分析和可视化变得更加简便。其中最重要的是 DataFrame，Pandas 的核心数据结构之一，是二维表格，类似于电子表格。在本文中，我们将学习如何将数据附加到一个空的 Pandas DataFrame 中。

首先，我们要导入 Pandas 库，并创建一个空的 DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame()

现在，我们有一个空的 DataFrame，下一步是将数据附加到它上面。我们可以使用 pandas.DataFrame.append() 函数将数据附加到 DataFrame 中。让我们看一个例子：

data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Steve'],
        'Age': [20, 25, 30],
        'Country': ['US', 'UK', 'CA']}

df = pd.DataFrame()

for i in range(len(data['Name'])):
    df = df.append(pd.DataFrame(data={k: [v[i]] for k, v in data.items()}))

在这个例子中, 数据是一个包含三个字典的数据结构，字典的 key 是各自的列名，value 是数据，列表中每个元素是一个数据行。我们遍历字典并使用 pandas.DataFrame.append() 函数将每行数据附加到空的 DataFrame 上。 在附加行时，我们需要将数据转换为 DataFrame 格式，并且要确保字典的 key 与 DataFrame 的列名相匹配。

如果你希望添加的数据是一个包含多个数据行的 DataFrame，则可以使用 pandas.concat() 函数。让我们看一个例子：

data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Steve'],
        'Age': [20, 25, 30],
        'Country': ['US', 'UK', 'CA']}

df = pd.DataFrame()

df = pd.concat([df, pd.DataFrame(data)])

在这个例子中，我们将一个包含三个数据行的 DataFrame 添加到空的 DataFrame 中。我们使用 pandas.concat() 函数并传递一个列表，其中包含了两个 DataFrame。这会将它们合并成一个 DataFrame。

这就是如何将数据附加到一个空的 Pandas DataFrame 的方法。无论你使用什么方法，都应该确保数据转换成 DataFrame 格式，并且列名匹配。