Python 将字典合并到Dataframe，其中两个字典值都是标量值

我有一本这样的字典

my_dict = {0:45,1:89.9,2:7.65}

我想将其合并到我的数据框中，我的数据框如下所示：

my_df = pd.DataFrame({'score':[11.7,99.8,83.5],'color':['pink','red','green']})

 my_df_final = pd.DataFrame({'score':[11.7,99.8,83.5],'color':['pink','red','green'], dict_values:[45,89.9,7.56]})

我希望最终合并的数据帧如下所示：

my_df = pd.DataFrame({'score':[11.7,99.8,83.5],'color':['pink','red','green']})

 my_df_final = pd.DataFrame({'score':[11.7,99.8,83.5],'color':['pink','red','green'], dict_values:[45,89.9,7.56]})

pd.DataFrame（标题\u count\u dict

）

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但当我试图从字典中创建数据帧时，我得到的信息是“如果使用所有标量值，则必须传递一个索引”。我无法确定如何提供索引或如何将此字典与我的数据框合并为新列。

使用

pandas.Series

在concat之前进行转换：

my_df["dict_values"] = pd.Series(my_dict)
print(my_df)

输出：

   score  color  dict_values
0   11.7   pink        45.00
1   99.8    red        89.90
2   83.5  green         7.65

   score  color  dict_values
0   11.7   pink        45.00
1   99.8    red        89.90
2   83.5  green         7.65

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使用

pandas.Series

在concat之前进行转换：

my_df["dict_values"] = pd.Series(my_dict)
print(my_df)

输出：

   score  color  dict_values
0   11.7   pink        45.00
1   99.8    red        89.90
2   83.5  green         7.65

   score  color  dict_values
0   11.7   pink        45.00
1   99.8    red        89.90
2   83.5  green         7.65

输出

输出