是否可以将 Series 附加到 DataFrame 的行而不先创建列表？

我有一些数据正在尝试组织成DataFrame in Pandas。我试图让每一行Series并将其附加到DataFrame。我找到了一种方法，通过附加Series到一个空的list然后转换list of Series to a DataFrame

e.g. DF = DataFrame([series1,series2],columns=series1.index)

This list to DataFrame步子似乎有点过分了。我在这里查看了一些示例，但没有一个Series保留了Index标签来自Series将它们用作列标签。

My long way where columns are id_names and rows are type_names:

是否可以将 Series 附加到 DataFrame 的行而不先创建列表？

#!/usr/bin/python

DF = DataFrame()
for sample,data in D_sample_data.items():
    SR_row = pd.Series(data.D_key_value)
    DF.append(SR_row)
DF.head()

TypeError: Can only append a Series if ignore_index=True or if the Series has a name

然后我尝试了

DF = DataFrame()
for sample,data in D_sample_data.items():
    SR_row = pd.Series(data.D_key_value,name=sample)
    DF.append(SR_row)
DF.head()

空数据框

Tried 向 pandas 数据框插入一行 https://stackoverflow.com/questions/24284342/insert-a-row-to-pandas-dataframe仍然得到一个空数据框：/

我试图让系列成为行，其中系列的索引成为 DataFrame 的列标签

也许更简单的方法是添加pandas.Series进入pandas.DataFrame with ignore_index=True论证DataFrame.append()。例子 -

DF = DataFrame()
for sample,data in D_sample_data.items():
    SR_row = pd.Series(data.D_key_value)
    DF = DF.append(SR_row,ignore_index=True)

Demo -

In [1]: import pandas as pd

In [2]: df = pd.DataFrame([[1,2],[3,4]],columns=['A','B'])

In [3]: df
Out[3]:
   A  B
0  1  2
1  3  4

In [5]: s = pd.Series([5,6],index=['A','B'])

In [6]: s
Out[6]:
A    5
B    6
dtype: int64

In [36]: df.append(s,ignore_index=True)
Out[36]:
   A  B
0  1  2
1  3  4
2  5  6

您的代码中的另一个问题是DataFrame.append() http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.append.html未就位，它返回附加的数据帧，您需要将其分配回原始数据帧才能正常工作。例子 -

DF = DF.append(SR_row,ignore_index=True)

要保留标签，您可以使用解决方案包含系列名称，并将附加的 DataFrame 分配回DF。例子 -

DF = DataFrame()
for sample,data in D_sample_data.items():
    SR_row = pd.Series(data.D_key_value,name=sample)
    DF = DF.append(SR_row)
DF.head()