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python - 从 {index : list of row values} 形式的字典构造 Pandas DataFrame

coder 2023-08-17 原文

我已经设法使用:

dft = pd.DataFrame.from_dict({
                    0: [50, 45, 00, 00], 
                    1: [53, 48, 00, 00],
                    2: [56, 53, 00, 00],
                    3: [54, 49, 00, 00],
                    4: [53, 48, 00, 00],
                    5: [50, 45, 00, 00]
                    }, orient='index'
                    )

这样做，构造函数看起来就像 DataFrame 一样，易于阅读/编辑:

>>> dft
    0   1   2   3
0   50  45  0   0
1   53  48  0   0
2   56  53  0   0
3   54  49  0   0
4   53  48  0   0
5   50  45  0   0

但是DataFrame.from_dict constructor没有列参数，因此为列提供合理的名称需要一个额外的步骤:

dft.columns = ['A', 'B', 'C', 'D']

对于这种初始化 DataFrame 的方便(例如单元测试)方式来说，这似乎很笨重。

所以我想知道:有没有更好的方法？

最佳答案

或者，您可以使用 DataFrame.from_items() 从您的字典中构建 DataFrame；这允许您同时传入列名。

例如，如果 d 是您的字典:

d = {0: [50, 45, 0, 0],
     1: [53, 48, 0, 0],
     2: [56, 53, 0, 0],
     3: [54, 49, 0, 0],
     4: [53, 48, 0, 0],
     5: [50, 45, 0, 0]}

数据是d.items()，方向也是'index'。字典键成为索引值:

>>> pd.DataFrame.from_items(d.items(), 
                            orient='index', 
                            columns=['A','B','C','D'])
    A   B  C  D
0  50  45  0  0
1  53  48  0  0
2  56  53  0  0
3  54  49  0  0
4  53  48  0  0
5  50  45  0  0

在 Python 2 中，您可以使用 d.iteritems() 生成字典的内容，以避免在内存中创建另一个列表。

关于python - 从 {index : list of row values} 形式的字典构造 Pandas DataFrame，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/27665988/

DataFramepythoncodesectionlistpandasdictionary

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