Python 将新行添加到我的现有数据帧时出错

我有下面的数据框

df3=pd.DataFrame(columns=["Devices","months"])

我从循环中获取行值 一行 打印（数据）

当我将此数据行添加到df3时，我得到一个错误

  df3.loc[len(df3)]=data

ValueError:无法设置列不匹配的行

使用

或者按照@Wen use的建议

df3 = df3.append(data)

发件人：

但是，值得注意的是，concat（以及因此而产生的append）生成了数据的完整副本，并且不断地重用此函数会对性能造成重大影响。如果需要对多个数据集使用该操作，请使用列表

您应该使用loc，就像您尝试使用的那样，并使用字典，其中键是列名，值是要添加的行的数据

import pandas as pd

df3 = pd.DataFrame(columns=["Devices","months"])
new_entry = {'Devices': 'device1', 'months': 'month1'}

df3.loc[len(df3)] = new_entry

---

如果有人想添加字典格式的新行，下面将提供帮助

• 现有数据帧

• 下面的代码段将另一行添加到现有数据框中

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希望这会有所帮助。

因为错误提示插入数据框的数据的列数必须与数据框的列数匹配

>>> df3=pd.DataFrame(columns=["Devices","months"])
>>> df3.loc[len(df3)] = ['Powerbank','Feb']
>>> df3
     Devices months
0  Powerbank    Feb
>>> data = ['powerbank','feb']
>>> df3.loc[len(df3)] = data
>>> df3
     Devices months
0  Powerbank    Feb
1  powerbank    feb

---

尝试使用

append

可能重复的

axis=0

是默认值，可以忽略。如果不使用

ignore\u索引

，则可能会出现错误

df3=df3.append（data，ignore_index=True）

如何使用上述技术将数据帧追加到现有数据帧？

import pandas as pd

df3 = pd.DataFrame(columns=["Devices","months"])
new_entry = {'Devices': 'device1', 'months': 'month1'}

df3.loc[len(df3)] = new_entry

In [6]: df
Out[6]: 
     Devices     months
0  Powerbank  Feb month

In [7]:

In [7]: dictionary_row = {"Devices":"Laptop","months":"Mar month"}

In [8]: df = df.append(dictionary_row, ignore_index=True)

In [9]: df
Out[9]: 
     Devices     months
0  Powerbank  Feb month
1     Laptop  Mar month

In [10]:

>>> df3=pd.DataFrame(columns=["Devices","months"])
>>> df3.loc[len(df3)] = ['Powerbank','Feb']
>>> df3
     Devices months
0  Powerbank    Feb
>>> data = ['powerbank','feb']
>>> df3.loc[len(df3)] = data
>>> df3
     Devices months
0  Powerbank    Feb
1  powerbank    feb