pandas.DataFrame.from_dict直接从字典构建DataFrame的方法_python_

pandas函数中pandas.DataFrame.from_dict 直接从字典构建DataFrame 。

参数解析

DataFrame from_dict（）方法用于将Dict转换为DataFrame对象。 此方法接受以下参数。

• data: dict or array like object to create DataFrame.data ：字典或类似数组的对象来创建DataFrame。
• orient: The orientation of the data. The allowed values are (‘columns’, ‘index’), default is the ‘columns’.  orient ：数据的方向。 允许值为（“列”，“索引”），默认值为“列”。 Specify orient='index' to create the DataFrame using dictionary keys as rows:。 当参数orient为index值时，会将字典的keys作为DataFrame的行。（默认是keys变为列）
• columns: a list of values to use as labels for the DataFrame when orientation is ‘index’. If it’s used with columns orientation, ValueError is raised.     columns ：当方向为“索引”时，用作DataFrame标签的值的列表。 如果与列方向一起使用，则会引发ValueError 。

实例  

1）By default the keys of the dict become the DataFrame columns:

默认是将字典的keys作为列

data = {'col_1': [3, 2, 1, 0], 'col_2': ['a', 'b', 'c', 'd']} pd.DataFrame.from_dict(data) col_1 col_2 0 3 a 1 2 b 2 1 c 3 0 d 

2） Specify orient='index' to create the DataFrame using dictionary keys as rows: 参数orient为index值时，会将字典的keys作为DataFrame的行

data = {'row_1': [3, 2, 1, 0], 'row_2': ['a', 'b', 'c', 'd']} pd.DataFrame.from_dict(data, orient='index') 0 1 2 3 row_1 3 2 1 0 row_2 a b c d 

3） orient为index值时， 可以手动命名列名

pd.DataFrame.from_dict(data, orient='index', columns=['A', 'B', 'C', 'D']) A B C D row_1 3 2 1 0 row_2 a b c d 

参考： pandas.DataFrame.from_dict — pandas 1.3.4 documentation

到此这篇关于pandas.DataFrame.from_dict直接从字典构建DataFrame的方法的文章就介绍到这了,更多相关pandas字典构建DataFrame内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！

提示： 本文由神整理自网络，如有侵权请联系本站删除！
本站声明：
1、本站所有资源均来源于互联网，不保证100%完整、不提供任何技术支持；
2、本站所发布的文章以及附件仅限用于学习和研究目的;不得将用于商业或者非法用途；否则由此产生的法律后果，本站概不负责！