如何将字典中的数据添加到Python pandas DataFrame并完成数据运算

解决代码 #

你可以直接通过字典构造DataFrame，再计算差值列，代码如下：

import pandas as pd

mylist = [('Jane', 20), ('Helen', 30), ('Jack', 40)]
mydict_one = {'Jane' : 10, 'Helen' : 15, 'Jack' : 20}
mydict_two = {'Jane' : 30, 'Helen' : 45, 'Jack' : 60}

# 直接用两个字典构造DataFrame，自动匹配索引
df = pd.DataFrame({
    'mydict_one': mydict_one,
    'mydict_two': mydict_two
})
# 计算差值列
df['subtracted_value'] = df['mydict_two'] - df['mydict_one']

print(df)

输出结果 #

运行后输出和你预期完全一致：

mydict_one  mydict_two  subtracted_value
Jane           10          30                20
Helen          15          45                30
Jack           20          60                40

如果你要保留原有先创建空DataFrame的写法，只需要给对应列赋值即可：

# 原初始化代码
df = pd.DataFrame([], [items[0] for items in mylist], ['mydict_one', 'mydict_two', 'subtracted_value'])
# 给两列赋值
df['mydict_one'] = df.index.map(mydict_one)
df['mydict_two'] = df.index.map(mydict_two)
# 计算差值
df['subtracted_value'] = df['mydict_two'] - df['mydict_one']

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lucas Schwartz