Python:将奇怪的字典转换成熊猫- dataframe

Question

我有一本字典，看起来是这样的：

result = 
{'Var1': [2.0,2.0,2.0,2.0,2.0,2.0,2.0,2.0,2.0,2.0,2.0,2.0,0.0,0.0,0.0,0.0],
 'Var2': [2.0,2.0,2.0,0.0,2.0,2.0,2.0,0.0,2.0,2.0,2.0,0.0,2.0,2.0,2.0,0.0]}

我需要一个数据文件，如下所示：

   Var1   Var2
1   2.0    2.0
2   2.0    2.0
3   2.0    2.0
4   2.0    0.0
..   ..     ..

我试过这样做：

pd.DataFrame(result.items(), columns=['A', 'B']).T

我得到了一些类似的东西：

                           0                             1
A                        Var1                         Var2
B   [2.0, 2.0, 2.0, 2.0, ...]    [2.0, 2.0, 2.0, 0.0, ...]

有人能指导我如何解决这个问题吗？谢谢!

Answer 1

您可以使用Pandas from_dict来阅读字典。

pd.DataFrame.from_dict(result)

编辑

东方：{“列”、“索引”}

数据的“方向”。如果传递的dict的键应该是生成的DataFrame的列，则传递‘columns’(默认)。否则，如果键应该是行，则传递“index”。

pd.DataFrame.from_dict(result,orient='columns')

退出：

    Var1    Var2
0   2.0 2.0
1   2.0 2.0
2   2.0 2.0
3   2.0 0.0
4   2.0 2.0
5   2.0 2.0
6   2.0 2.0
7   2.0 0.0
8   2.0 2.0
9   2.0 2.0
10  2.0 2.0
11  2.0 0.0
12  0.0 2.0
13  0.0 2.0
14  0.0 2.0
15  0.0 0.0

如果要使用字典中的键信息作为索引，可以使用index的方向。

pd.DataFrame.from_dict(result,orient='index')

退出：

         0  1   2   3   4   5   6   7   8   9   10  11  12  13  14  15
Var1    2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 0.0 0.0 0.0 0.0
Var2    2.0 2.0 2.0 0.0 2.0 2.0 2.0 0.0 2.0 2.0 2.0 0.0 2.0 2.0 2.0 0.0

Answer 2

您所需要的只是默认构造函数：

pd.DataFrame(result)
#    Var1  Var2
#0    2.0   2.0
#1    2.0   2.0
#....

Answer 3

答案已经呈现，但只想让它了解它是如何工作的。

在构建DataFrame时

• 熊猫DataFrame可能包含不同类型的数据，比如带有标记轴(行和列)的二维表格数据结构，或者作为一系列对象的一个类似块的容器。

它具有的示例属性(参数)。

 DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None,copy=False)

• 查看文档的参数部分，因此，在从字典构造DataFrame时，可以使用参数data

因此，在您的示例中，在从dict对象构建数据帧时使用参数data是合适的。

>>> pd.DataFrame(data=result)
    Var1  Var2
0    2.0   2.0
1    2.0   2.0
2    2.0   2.0
3    2.0   0.0
4    2.0   2.0
5    2.0   2.0
6    2.0   2.0
7    2.0   0.0
8    2.0   2.0
9    2.0   2.0
10   2.0   2.0
11   2.0   0.0
12   0.0   2.0
13   0.0   2.0
14   0.0   2.0
15   0.0   0.0

或

>>> pd.DataFrame.from_dict(result)
>>> pd.DataFrame.from_dict(result, orient='index') # Otherwise if the keys should be rows, pass 'index'

• 上面应该是结果DataFrame的列，pass ' columns‘(默认)。否则，如果键应该是行，则传递“index”。