通过字典来创建DataFrame对象的4种方式

Pandas详解二之DataFrame对象 约定 import pandas as pd from pandas import DataFrame import numpy as np DataFrame DataFrame是一个表格型的数据结构,既有行索引(保存在index)又有列索引(保存在columns)。 一、DataFrame对象常用属性: 创建DateFrame方法有很多(后面再介绍),最... 阅读详情

一、通过字典来创建DataFrame对象的4种方式

通过字典来创建DataFrame对象是很常见的需求,但是针对不同的对象形式,可能会有不同的写法。看代码,以下这四种方法都是可以修正这个错误,而且产生相同的正确结果,具体使用哪种方法根据自己的需求来选择就好。

import pandas as pd

#方法一:直接在创建DataFrame时设置index即可
dict = {'a':1,'b':2,'c':3}
data = pd.DataFrame(dict,index=[0])
print(data)

#方法二:通过from_dict函数将value为标称变量的字典转换为DataFrame对象
dict = {'a':1,'b':2,'c':3}
pd.DataFrame.from_dict(dict,orient='index').T
print(data)

#方法三:输入字典时不要让Value为标称属性,把Value转换为list对象再传入即可
dict = {'a':[1],'b':[2],'c':[3]}
data = pd.DataFrame(dict)
print(data)

#方法四:直接将key和value取出来,都转换成list对象
dict = {'a':1,'b':2,'c':3}
pd.DataFrame(list(dict.items()))
print(data)
python中DataFrame对象 DataFrame是Pandas库中的一种数据结构,它是由多种类型的列组成的二维表数据结构,类似于Excel、SQL或Series对象构成的字典。DataFrame是最常用的Pandas对象,它与Series对象一样支持多种类型的数据。 阅读详情

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