向DataFrame追加列表行为异常：为何添加两行而非一行？

我完全懂你现在的困扰——本来想把[Timestamp('2018-01-01 00:00:00', freq='D'), 0]这样的列表作为一行两列的数据追加到已有两列的DataFrame里，结果执行df_final.append(pd.DataFrame(temp_arr), ignore_index=True)后，居然变成了两行单列，这确实不符合预期。

为什么会出现这个问题？ #

当你直接把temp_arr传入pd.DataFrame()时，Pandas会默认把这个列表里的每个元素当成单独的一行数据，而不是同一行里的两个列值。所以列表里的时间戳会成为第一行，数值0成为第二行，自然就出现了你看到的结果。

正确的解决方法 #

这里给你几种靠谱的实现方式，按需选择：

方法1：给列表套一层外层列表（最简单快捷）

把temp_arr放到一个更大的列表里，告诉Pandas“这是一行数据，里面的两个元素是列值”：

df_final = df_final.append(pd.DataFrame([temp_arr]), ignore_index=True)

方法2：用字典指定列名（可读性更强）

如果你的DataFrame有明确的列名（比如date和value），用字典构造单行DataFrame会更清晰，也不容易出错：

# 假设df_final的列名是['date', 'value']
new_row = pd.DataFrame({
    'date': [temp_arr[0]],
    'value': [temp_arr[1]]
})
df_final = df_final.append(new_row, ignore_index=True)

方法3：用pd.concat()替代append()（官方推荐）

从Pandas 1.4.0版本开始，append()方法已经被标记为过时（deprecated），官方推荐使用pd.concat()来实现追加操作，写法如下：

# 对应方法1的concat版本
df_final = pd.concat([df_final, pd.DataFrame([temp_arr])], ignore_index=True)

# 对应方法2的concat版本
new_row = pd.DataFrame({
    'date': [temp_arr[0]],
    'value': [temp_arr[1]]
})
df_final = pd.concat([df_final, new_row], ignore_index=True)

验证示例 #

我们来跑一个完整的例子确认效果：

import pandas as pd
from pandas import Timestamp

# 初始化空的两列DataFrame
df_final = pd.DataFrame(columns=['date', 'value'])

# 待追加的列表
temp_arr = [Timestamp('2018-01-01 00:00:00', freq='D'), 0]

# 用方法1追加
df_final = df_final.append(pd.DataFrame([temp_arr]), ignore_index=True)

print(df_final.head())

执行后输出的结果就是你预期的一行两列：

date  value
0 2018-01-01      0

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Derek Krantz