在Python中向现有的Pandas DataFrame添加字典和系列的列表

在Python中，可以使用Pandas来创建和操作数据帧（DataFrame），在实际的数据处理过程中，需要向现有的DataFrame添加字典和系列的列表，在此，提供以下完整攻略及实例说明。

向Pandas DataFrame添加字典

在Pandas中，可以使用append()方法向Dataframe中添加字典，示例如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob'], 'age': [25, 30]})
new_dict = {'name': 'Charlie', 'age': 35}
df = df.append(new_dict, ignore_index=True)
print(df)

输出结果如下所示：

      name  age
0    Alice   25
1      Bob   30
2  Charlie   35

其中，ignore_index=True的作用是重新调整索引。

向Pandas DataFrame添加系列

在Pandas中，可以使用concat()方法向DataFrame中添加系列，示例如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob'], 'age': [25, 30]})
new_series = pd.Series(['Charlie', 35], index=['name', 'age'])
df = pd.concat([df, new_series], axis=1)
print(df)

输出结果如下所示：

     name  age       0   1
0   Alice   25  Charlie  35
1     Bob   30      NaN NaN

在向DataFrame中添加系列时，需要将axis=1，表示按列进行拼接，同时需要注意索引的对齐，可以通过设置new_series的索引来保证对齐。

向Pandas DataFrame添加系列列表

在Pandas中，可以首先构建系列列表，然后将它们拼接成DataFrame，示例如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob'], 'age': [25, 30]})
new_series_list = [pd.Series(['Charlie', 35], index=['name', 'age']), 
                   pd.Series(['Dave', 27], index=['name', 'age'])]
new_df = pd.concat([df] + new_series_list, ignore_index=True)
print(new_df)

输出结果如下所示：

      name  age
0    Alice   25
1      Bob   30
2  Charlie   35
3     Dave   27

在向DataFrame中添加系列列表时，需要将系列列表和原DataFrame一起拼接，可以使用列表扩展方式[df] + new_series_list，同时需要将ignore_index=True，表示重新调整索引。

综上所述，以上是在Python中向现有的Pandas DataFrame添加字典和系列的列表的完整攻略及实例说明。