如何将字典附加到熊猫数据框？
我有一组包含json文件的url和一个空pandas数据框，其中的列代表jsnon文件的属性。 并非所有的json文件都具有熊猫数据框中的所有属性。 我需要做的是从json文件中创建字典，然后将每个字典作为一个新行添加到熊猫数据框中，并且如果json文件没有与数据框中的列匹配的属性，则必须填充空白。
我设法创建了字典：
import urllib2
import json
url = "https://cws01.worldstores.co.uk/api/product.php?product_sku=ULST:7BIS01CF"
data = urllib2.urlopen(url).read()
data = json.loads(data)
然后我尝试创建一个for循环，如下所示：
row = -1
for i in links:
row = row + 1
data = urllib2.urlopen(str(i)).read()
data = json.loads(data)
for key in data.keys():
for column in df.columns:
if str(column) == str(key):
df.loc[[str(column)],row] = data[str(key)]
else:
df.loc[[str(column)],row] = None
其中df是数据框，链接是一组url
但是，我收到以下错误：
raise KeyError('%s not in index' % objarr[mask])
KeyError: "['2_seater_depth_mm'] not in index"
其中['2_seater_depth_mm']是熊猫数据框的第一列
对于我下面的代码作品：
row = -1
for i in links:
row = row + 1
data = urllib2.urlopen(str(i)).read()
data = json.loads(data)
for key in data.keys():
df.loc[row,key] = data[key]
你在.loc()混合了参数的顺序，并且有一个到多个[]
假设df为空，并且与url字典键具有相同的列，即
list(df)
#[u'alternate_product_code',
# u'availability',
# u'boz',
# ...
len(df)
#0
那么你可以使用pandas.append
for url in links:
url_data = urllib2.urlopen(str(url)).read()
url_dict = json.loads(url_data)
a_dict = { k:pandas.Series([str(v)], index=[0]) for k,v in url_dict.iteritems() }
new_df = pandas.DataFrame.from_dict(a_dict)
df.append(new_df, ignore_index=True)
不太清楚为什么你的代码不起作用，但是如果你仍然想使用它，请考虑下面几个应该清理的东西：
for row,url in enumerate(links):
data = urllib2.urlopen(str(url)).read()
data_dict = json.loads(data)
for key,val in data_dict.items():
if key in list(df):
df.ix[row,key] = val
我用enumerate遍历索引和链接阵列的价值，这样你不需要一个索引计数器（ row在你的代码），然后我用了.items字典的方法，所以我可以一次遍历键和价值观。 我相信熊猫会自动处理空白的数据框条目。