业务数据的Dict有一列是nested dict,需要把这个dict中的两列,变成DataFrame中的两列。 在stackoverflow上找到一个回答,翻译如下(划重点:json_normalize函数可以处理嵌套的字典): Convert list of dictionaries to a pandas DataFrame 其他答案是正确的,但是就这些方法的优点和局限性
一、list 转为 DataFrame 二、dict 转为 DataFrame 一、list 转为DataFrame 1、一维数组 import pandas as pda = [1,2,3,4]df = pd.DataFrame(a, columns=['num'])print(df) 结果展示: 2、二维数组list of list import pandas as pda = [[1,2,3,4],[5,6,7,8]]df = pd.DataFrame(a)print...
1、使用DataFrame函数时指定字典的索引index import pandas as pd my_dict = {'i': 1, 'love': 2, 'you': 3} my_df = pd.DataFrame(my_dict,index=[0]).T print(my_df) 2、把字典dict转为list后传入DataFrame import pandas as pd my_dict = {'i': 1, 'love': 2, 'you': 3} my_list...
下面是一个使用Pandas库将字典转换为DataFrame的示例代码。 工程结构说明 本示例为一个独立的Python脚本,无需额外的文件。 python import pandas as pd # 示例字典 data_dict = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [24, 27, 22], 'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']...
Use from_dict(), from_records(), json_normalize() methods to convert list of dictionaries (dict) to pandas DataFrame. Dict is a type in Python to hold
在这种情况下，您还可以传递所需的列名：pd.DataFrame.from_dict( dict([("A", [1, 2, 3]...
1. from_dict方法:字典到dataframe的桥梁 Pandas的from_dict方法能够将字典转换为dataframe。该方法支持多种字典格式的输入,包括字典的列表、嵌套字典等。下面是一个简单的示例: # 创建一个简单的字典列表 dict_list = [ {'A': 1, 'B': 'a'},
具体而言,to_dict()方法包括以下参数: orient:表示返回字典的形式,有以下几种选项: dict:默认选项,将DataFrame的列名作为字典的键,每一列的数据以列表形式作为字典的值。 list:将每一行的数据作为字典的值,以列名作为字典的键。 series:将每一列的数据作为字典的值,以列名作为字典的键。
Dict到Series: series = pandas.Series(dic) Series到DataFrame(一维): data = pandas.DataFrame(series, columns = ['content']) Series到DataFrame(二维): data = pandas.DataFrame([series.index, series.values], index = ['index', 'content']) ...
import pandas as pd dict = {'a': 1, 'b': 2} df = pd.DataFrame(dict) print(df) 2、错误原因: 传入标称属性value的字典需要写入index,需要在创建DataFrame对象时设定index。 3、解决方案: #1、直接将key和value取出来,都转换成list对象 df1 = pd.DataFrame(list(dict.items())) print('df1 = \...