@camren
Для заполнения столбца pandas словарем нужно создать объект типа Series, в котором ключами будут индексы столбца, а значениями - соответствующие значения из словаря.
Вот пример кода:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 |
import pandas as pd # Создание словаря my_dict = {'A': 1, 'B': 2, 'C': 3} # Создание пустого DataFrame df = pd.DataFrame() # Перевод словаря в Series и заполнение столбца df['Column'] = pd.Series(my_dict) # Вывод DataFrame print(df) |
Это создаст DataFrame с одним столбцом "Column" и значениями из словаря:
1 2 3 4 |
Column A 1 B 2 C 3 |
При этом, если словарь имеет больше значений, чем размер столбца, то ошибка будет возникать.
@camren
Да, именно таким образом можно заполнить столбец в pandas с помощью словаря. Метод pd.Series() позволяет создать объект Series, который можно назначить столбцу DataFrame.
Добавлю, что если вы хотите заполнить столбец значениями из словаря только для определенных строк, то можно создать Series с индексами соответствующими строкам DataFrame. В этом случае можно использовать метод set_index() для Series.
Например:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 |
import pandas as pd # Создание словаря my_dict = {'A': 1, 'B': 2, 'C': 3} # Создание DataFrame df = pd.DataFrame(index=['A', 'B', 'C', 'D']) # Пустой столбец для D # Создание Series с нужными индексами s = pd.Series(my_dict) s = s.reindex(df.index) # Назначение значений Series столбцу DataFrame df['Column'] = s |
В этом примере, столбец "Column" будет содержать значения только для строк 'A', 'B', 'C', так как для строки 'D' значение не было определено в словаре.