如何将 Python 字典转换为 Pandas DataFrame
Asad Riaz
2023年1月30日
2020年3月28日
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将
字典转换为 PandasDataFame的方法 -
在 Pandas DataFrame 中将
键转换为列，将值转换为行的方法 -
pandas.DataFrame().from_dict()方法将 dict 转换为 dataframe
我们将介绍将 Python dictionary 转换为 Pandas datafarme 的方法，以及将 keys 作为 columns 和 values 作为 row 值并将嵌套的 dictionary 转换到 DataFrame 的选项。
我们还将使用 pandas.DataFrame.from_dict 引入另一种方法，将其与任何 rename 方法链接起来，并一次性设置索引和列的名称。
将字典转换为 Pandas DataFame 的方法
Pandas 的 DataFrame 构造函数 pd.DataFrame() 如果将字典的 items 作为构造函数的参数而不是字典本身，则将字典转换为 dataframe。
# python 3.x
import pandas as pd
fruit_dict = {
3: 'apple',
2: 'banana',
6:'mango',
4:'apricot',
1:'kiwi',
8:'orange'}
print(pd.DataFrame(list(fruit_dict.items()),
columns=['Quantity', 'FruitName']))
字典的键和值将转换为 DataFrame 的两列，其列名如选项列中所给。
Quantity FruitName
0 3 apple
1 2 banana
2 6 mango
3 4 apricot
4 1 kiwi
5 8 orange
在 Pandas DataFrame 中将键转换为列，将值转换为行的方法
我们可以简单地将字典放在方括号中，并从上面的代码中删除列名，如下所示：
import pandas as pd
fruit_dict = {
1: 'apple',
2: 'banana',
3:'mango',
4:'apricot',
5:'kiwi',
6:'orange'}
print(pd.DataFrame([fruit_dict]))
输出：
1 2 3 4 5 6
0 apple banana mango apricot kiwi orange
我们将使用 pandas 的字典推导和 concat 来合并所有的字典，然后传递列表以使用新的列名
考虑以下代码，
import pandas as pd
data = {
'1':{
'apple':11,
'banana':18},
'2':{
'apple':16,
'banana':12}
}
df = pd.concat({k: pd.Series(v) for k, v in data.items()}).reset_index()
df.columns = ['dict_index', 'name','quantity']
print(df)
输出：
dict_index name quantity
0 1 apple 11
1 1 banana 18
2 2 apple 16
3 2 banana 12
pandas.DataFrame().from_dict() 方法将 dict 转换为 dataframe
我们将使用 from_dict 将 dict 转换为 dataframe，在这里我们将 orient = index 设置为使用字典键作为行并使用 rename() 方法来更改列名。
考虑以下代码，
import pandas as pd
print(pd.DataFrame.from_dict({
'apple': 3,
'banana': 5,
'mango': 7,
'apricot': 1,
'kiwi': 8,
'orange': 3}, orient='index').rename(columns={0:'Qunatity'}))
输出：
Quantity
apple 3
banana 5
mango 7
apricot 1
kiwi 8
orange 3