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我有一个 Python 字典，如下所示：

{u'2012-06-08': 388,
 u'2012-06-09': 388,
 u'2012-06-10': 388,
 u'2012-06-11': 389,
 u'2012-06-12': 389,
 u'2012-06-13': 389,
 u'2012-06-14': 389,
 u'2012-06-15': 389,
 u'2012-06-16': 389,
 u'2012-06-17': 389,
 u'2012-06-18': 390,
 u'2012-06-19': 390,
 u'2012-06-20': 390,
 u'2012-06-21': 390,
 u'2012-06-22': 390,
 u'2012-06-23': 390,
 u'2012-06-24': 390,
 u'2012-06-25': 391,
 u'2012-06-26': 391,
 u'2012-06-27': 391,
 u'2012-06-28': 391,
 u'2012-06-29': 391,
 u'2012-06-30': 391,
 u'2012-07-01': 391,
 u'2012-07-02': 392,
 u'2012-07-03': 392,
 u'2012-07-04': 392,
 u'2012-07-05': 392,
 u'2012-07-06': 392}

键是Unicode日期，值是整数。我想通过将日期及其对应的值作为两个单独的列来将其转换为 pandas 数据框。示例： col1：日期 col2：DateValue（日期仍然是 Unicode，日期值仍然是整数）

     Date         DateValue
0    2012-07-01    391
1    2012-07-02    392
2    2012-07-03    392
.    2012-07-04    392
.    ...           ...
.    ...           ...

在这个方向上的任何帮助将不胜感激。我无法在 pandas 文档上找到资源来帮助我解决这个问题。

我知道一种解决方案可能是将这个字典中的每个键值对转换为一个字典，这样整个结构就变成了一个字典的字典，然后我们可以将每一行单独添加到数据帧中。但我想知道是否有更简单的方法和更直接的方法来做到这一点。

到目前为止，我已经尝试将 dict 转换为系列对象，但这似乎并不能保持列之间的关系：

s  = Series(my_dict,index=my_dict.keys())
4

16 回答 16

692

这里的错误是因为使用标量值调用 DataFrame 构造函数（它期望值是一个列表/字典/......即有多个列）：

pd.DataFrame(d)
ValueError: If using all scalar values, you must must pass an index

您可以从字典中获取项目（即键值对）：

In [11]: pd.DataFrame(d.items())  # or list(d.items()) in python 3
Out[11]:
             0    1
0   2012-07-02  392
1   2012-07-06  392
2   2012-06-29  391
3   2012-06-28  391
...

In [12]: pd.DataFrame(d.items(), columns=['Date', 'DateValue'])
Out[12]:
          Date  DateValue
0   2012-07-02        392
1   2012-07-06        392
2   2012-06-29        391

但我认为传递 Series 构造函数更有意义：

In [21]: s = pd.Series(d, name='DateValue')
Out[21]:
2012-06-08    388
2012-06-09    388
2012-06-10    388

In [22]: s.index.name = 'Date'

In [23]: s.reset_index()
Out[23]:
          Date  DateValue
0   2012-06-08        388
1   2012-06-09        388
2   2012-06-10        388
于 2013-09-16T21:12:01.063 回答
275

将字典转换为 Pandas 数据框时，您希望键成为所述数据框的列，值成为行值，您可以简单地将括号放在字典周围，如下所示：

>>> dict_ = {'key 1': 'value 1', 'key 2': 'value 2', 'key 3': 'value 3'}
>>> pd.DataFrame([dict_])

    key 1     key 2     key 3
0   value 1   value 2   value 3

它为我节省了一些头痛，所以我希望它可以帮助那里的人！

编辑：在熊猫文档中，DataFrame 构造函数中参数的一个选项data是字典列表。在这里，我们传递了一个包含一个字典的列表。

于 2017-10-05T03:53:26.540 回答
148

正如pandas.DataFrame()您在此处直接使用的另一个答案所解释的那样，不会像您想象的那样行事。

你可以做的是pandas.DataFrame.from_dict使用orient='index'：

In[7]: pandas.DataFrame.from_dict({u'2012-06-08': 388,
 u'2012-06-09': 388,
 u'2012-06-10': 388,
 u'2012-06-11': 389,
 u'2012-06-12': 389,
 .....
 u'2012-07-05': 392,
 u'2012-07-06': 392}, orient='index', columns=['foo'])
Out[7]: 
            foo
2012-06-08  388
2012-06-09  388
2012-06-10  388
2012-06-11  389
2012-06-12  389
........
2012-07-05  392
2012-07-06  392
于 2015-09-02T03:07:48.990 回答
81

将字典的项目传递给 DataFrame 构造函数，并给出列名。之后解析Date列以获取Timestamp值。

请注意 python 2.x 和 3.x 之间的区别：

在 python 2.x 中：

df = pd.DataFrame(data.items(), columns=['Date', 'DateValue'])
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

在 Python 3.x 中：（需要额外的“列表”）

df = pd.DataFrame(list(data.items()), columns=['Date', 'DateValue'])
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
于 2013-09-16T21:11:07.810 回答
45

来自列表和字典的 df

ps 特别是，我发现面向行的示例很有帮助；因为通常是记录在外部存储的方式。

https://pbpython.com/pandas-list-dict.html

于 2019-08-04T01:12:40.157 回答
16

Pandas 具有将 dict 转换为数据框的内置功能。

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

对于您的数据，您可以将其转换如下：

import pandas as pd
your_dict={u'2012-06-08': 388,
 u'2012-06-09': 388,
 u'2012-06-10': 388,
 u'2012-06-11': 389,
 u'2012-06-12': 389,
 u'2012-06-13': 389,
 u'2012-06-14': 389,
 u'2012-06-15': 389,
 u'2012-06-16': 389,
 u'2012-06-17': 389,
 u'2012-06-18': 390,
 u'2012-06-19': 390,
 u'2012-06-20': 390,
 u'2012-06-21': 390,
 u'2012-06-22': 390,
 u'2012-06-23': 390,
 u'2012-06-24': 390,
 u'2012-06-25': 391,
 u'2012-06-26': 391,
 u'2012-06-27': 391,
 u'2012-06-28': 391,
 u'2012-06-29': 391,
 u'2012-06-30': 391,
 u'2012-07-01': 391,
 u'2012-07-02': 392,
 u'2012-07-03': 392,
 u'2012-07-04': 392,
 u'2012-07-05': 392,
 u'2012-07-06': 392}

your_df_from_dict=pd.DataFrame.from_dict(your_dict,orient='index')
print(your_df_from_dict)
于 2017-12-20T10:07:33.153 回答
16

这对我有用，因为我想有一个单独的索引列

df = pd.DataFrame.from_dict(some_dict, orient="index").reset_index()
df.columns = ['A', 'B']
于 2019-10-23T10:03:25.693 回答
11 
pd.DataFrame({'date' : dict_dates.keys() , 'date_value' : dict_dates.values() })
于 2015-09-02T05:45:04.913 回答
10

我发现最简单的方法是创建一个空数据框并附加字典。你需要告诉熊猫不要关心索引，否则你会得到错误：TypeError: Can only append a dict if ignore_index=True

import pandas as pd
mydict = {'foo': 'bar'}
df = pd.DataFrame()
df = df.append(mydict, ignore_index=True)
于 2021-06-04T13:55:26.053 回答
9

这就是它对我的工作方式：

df= pd.DataFrame([d.keys(), d.values()]).T
df.columns= ['keys', 'values']  # call them whatever you like

我希望这有帮助

于 2019-02-26T22:11:47.060 回答
8

您也可以将字典的键和值传递给新的数据框，如下所示：

import pandas as pd

myDict = {<the_dict_from_your_example>]
df = pd.DataFrame()
df['Date'] = myDict.keys()
df['DateValue'] = myDict.values()
于 2017-01-03T08:09:05.330 回答
8

就我而言，我希望 dict 的键和值成为 DataFrame 的列和值。所以唯一对我有用的是：

data = {'adjust_power': 'y', 'af_policy_r_submix_prio_adjust': '[null]', 'af_rf_info': '[null]', 'bat_ac': '3500', 'bat_capacity': '75'} 

columns = list(data.keys())
values = list(data.values())
arr_len = len(values)

pd.DataFrame(np.array(values, dtype=object).reshape(1, arr_len), columns=columns)
于 2017-08-17T09:42:12.337 回答
7

接受一个 dict 作为参数并返回一个数据框，其中 dict 的键作为索引，值作为列。

def dict_to_df(d):
    df=pd.DataFrame(d.items())
    df.set_index(0, inplace=True)
    return df
于 2015-08-19T18:47:59.627 回答
3

我认为您可以在创建字典时对数据格式进行一些更改，然后您可以轻松地将其转换为 DataFrame：

输入：

a={'Dates':['2012-06-08','2012-06-10'],'Date_value':[388,389]}

输出：

{'Date_value': [388, 389], 'Dates': ['2012-06-08', '2012-06-10']}

输入：

aframe=DataFrame(a)

输出：将是您的 DataFrame

你只需要在 Sublime 或 Excel 之类的地方使用一些文本编辑。

于 2018-05-06T12:44:01.607 回答
3 
d = {'Date': list(yourDict.keys()),'Date_Values': list(yourDict.values())}
df = pandas.DataFrame(data=d)

如果您不封装yourDict.keys()在 内部list()，那么您最终会将所有键和值放置在每列的每一行中。像这样：

Date \ 0 (2012-06-08, 2012-06-09, 2012-06-10, 2012-06-1...
1 (2012-06-08, 2012-06-09, 2012-06-10, 2012-06-1...
2 (2012-06-08, 2012-06-09, 2012-06-10, 2012-06-1...
3 (2012-06-08, 2012-06-09, 2012-06-10, 2012-06-1...
4 (2012-06-08, 2012-06-09, 2012-06-10, 2012-06-1...

但是通过添加list()then 结果如下所示：

Date Date_Values 0 2012-06-08 388 1 2012-06-09 388 2 2012-06-10 388 3 2012-06-11 389 4 2012-06-12 389 ...

于 2019-01-30T06:39:36.353 回答
2

我已经多次遇到这种情况，并且有一个从函数创建的示例字典，get_max_Path()它返回示例字典：

{2: 0.3097502930247044, 3: 0.4413177909384636, 4: 0.5197224051562838, 5: 0.5717654946470984, 6: 0.6063959031223476, 7: 0.6365209824708223, 8: 0.655918861281035, 9: 0.680844386645206}

要将其转换为数据框，我运行了以下命令：

df = pd.DataFrame.from_dict(get_max_path(2), orient = 'index').reset_index()

返回具有单独索引的简单两列数据框：

index 0 0 2 0.309750 1 3 0.441318

只需使用重命名列f.rename(columns={'index': 'Column1', 0: 'Column2'}, inplace=True)

于 2017-04-04T13:33:06.663 回答