Python 将json元素添加到数据帧

我有一个我创建的熊猫df。df的结构如下所示：-

  A  B  C  D
0  a  b  c  NaN
2  x  y  z  NaN
.
.

现在还有一个listlist1，其中包含json元素，如

[{a:1,b:2},{c:1,d:2},....]

我想将列表中的元素添加到json df中，使我的df看起来像

  A  B  C  D
0  a  b  c  {a:1,b:2}
2  x  y  z  {c:1,d:2}
.
.

当我这么做的时候

df['D'].iloc[0] = list[0]

---

它没有给我命名为error的索引。如果

list1

的

length

与

DataFrame

的长度相同，我在这里做错了什么？

解决方案：

您需要首先使用与

df

相同的索引创建

系列

，然后分配给新列：

print (pd.Series(list1, index=df.index))
0    {'b': 2, 'a': 1}
2    {'d': 2, 'c': 1}
dtype: object

df['D'] = pd.Series(list1, index=df.index)
print (df)
  A  B  C                 D
0  a  b  c  {'b': 2, 'a': 1}
2  x  y  z  {'d': 2, 'c': 1}

另一个解决方案包括：

解决方案征求意见，谢谢：

或者更好：

df['D'] = list1

print (df)
   A  B  C                 D
0  a  b  c  {'b': 2, 'a': 1}
2  x  y  z  {'d': 2, 'c': 1}

如果长度不同，则要复杂一点-需要通过

df.index的
length
和
list1的
length
按位置选择：

print (df)
   A  B  C   D
0  a  b  c NaN
2  x  y  z NaN
5  y  e  t NaN

list1 = [{'a':1,'b':2},{'c':1,'d':2}]
df['D'] = pd.Series(list1[:len(df.index)], index=df.index[:len(list1)])
print (df)
   A  B  C                 D
0  a  b  c  {'b': 2, 'a': 1}
2  x  y  z  {'d': 2, 'c': 1}
5  y  e  t               NaN


在这里，一个简单的
loc
就足够了-
df.loc[：，'D']=L
？
df['D'] = list1

print (df)
   A  B  C                 D
0  a  b  c  {'b': 2, 'a': 1}
2  x  y  z  {'d': 2, 'c': 1}

print (df)
   A  B  C   D
0  a  b  c NaN
2  x  y  z NaN
5  y  e  t NaN

list1 = [{'a':1,'b':2},{'c':1,'d':2}]
df['D'] = pd.Series(list1[:len(df.index)], index=df.index[:len(list1)])
print (df)
   A  B  C                 D
0  a  b  c  {'b': 2, 'a': 1}
2  x  y  z  {'d': 2, 'c': 1}
5  y  e  t               NaN

print (df)
   A  B  C   D
0  a  b  c NaN
2  x  y  z NaN
5  y  e  t NaN

list1 = [{'a':1,'b':2},{'c':1,'d':2}, {'a':1,'b':2},{'c':1,'d':2}]
df['D'] = pd.Series(list1[:len(df.index)], index=df.index[:len(list1)])
print (df)
   A  B  C                 D
0  a  b  c  {'b': 2, 'a': 1}
2  x  y  z  {'d': 2, 'c': 1}
5  y  e  t  {'b': 2, 'a': 1}