如何将字典作为列添加至Pandas DataFrame？

嗨，这事儿超简单，直接给你的DataFrame新增一列，把整个字典赋值过去就搞定了！我给你两种实用的实现方式，你看哪种顺手用哪种：

首先先把你的初始数据还原出来，方便测试：

import pandas as pd

# 你的初始DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1], 'B': ['f']})
# 要添加的字典
target_dict = {'M': [1,2,3]}

方式一：直接赋值（最直观） #

直接给DataFrame新增列C，把字典作为值赋值进去就行。因为你的DataFrame只有一行，直接赋值也没问题；如果以后有多行，用[target_dict] * len(df)能保证每一行都拿到这个字典，避免长度不匹配的报错：

df['C'] = [target_dict] * len(df)

执行完之后，你的DataFrame结构就变成你想要的样子了：

方式二：用assign()方法（链式操作友好） #

如果你习惯用链式调用写代码，比如后续还要对DataFrame做其他操作，可以用assign()方法来添加新列，这样代码更连贯：

df = df.assign(C=[target_dict] * len(df))

额外小补充 #

如果你不想让C列是字典类型，想要类似M: [1,2,3]的字符串形式，也可以把字典转成字符串再赋值：

df['C'] = str(target_dict)

这样C列的值就是字符串"{'M': [1, 2, 3]}"，完全符合你说的“值为数组的键值对”的要求~

内容的提问来源于stack exchange，提问作者swas