Как преобразовать словарь Python в Pandas DataFrame

  1. Метод преобразования отрицательного в Pandas DataFame
  2. Метод преобразования ключей в столбцы и значений в строки значения в Pandas DataFrame
  3. pandas.DataFrame().from_dict() метод для преобразования dict в dataframe

Мы познакомим вас с методом преобразования Pythonского отрицательного словаря в Pandas datafarme, а также с такими опциями, как наличие ключей в качестве столбцов и значений в качестве страниц и преобразование вложенного отрицательного словаря в DataFrame.

Мы также внедрим другой подход, используя pandas.DataFrame.from_dict, мы свяжем это с любым методом переименования, а также зададим имена индексов и столбцов одним махом.

Метод преобразования отрицательного в Pandas DataFame

Pandas DataFrame конструктор pd.DataFrame() преобразует словарь в DataFrame, если в качестве аргумента конструктора указан элементы словаря, а не сам словарь.

# python 3.x
import pandas as pd

fruit_dict = {
    3: 'apple',
    2: 'banana',
    6:'mango',
    4:'apricot',
    1:'kiwi',
    8:'orange'}

print(pd.DataFrame(list(fruit_dict.items()),
                   columns=['Quantity', 'FruitName']))

Клавиши и значения словаря преобразуются в две колонки DataFrame с именами столбцов, как указано в опциях столбцы.

   Quantity FruitName
0         3     apple
1         2    banana
2         6     mango
3         4   apricot
4         1      kiwi
5         8    orange

Метод преобразования ключей в столбцы и значений в строки значения в Pandas DataFrame

Мы можем просто заключить словарь в скобки и удалить название столбца из приведенного выше кода вот так:

import pandas as pd

fruit_dict = {
    1: 'apple',
    2: 'banana',
    3:'mango',
    4:'apricot',
    5:'kiwi',
    6:'orange'}

print(pd.DataFrame([fruit_dict]))

Вывод:

       1       2      3        4     5       6
0  apple  banana  mango  apricot  kiwi  orange

Мы используем панды понимания противоречий с concat, чтобы совместить все отрицания, а затем передадим список, чтобы дать новое название столбцам.

Рассмотрим следующий код,

import pandas as pd

data = {
    '1':{
        'apple':11, 
        'banana':18}, 
    '2':{
        'apple':16, 
        'banana':12}
}
df = pd.concat({k: pd.Series(v) for k, v in data.items()}).reset_index()
df.columns = ['dict_index', 'name','quantity']
print(df)

Выход:

  dict_index    name  quantity
0          1   apple        11
1          1  banana        18
2          2   apple        16
3          2  banana        12

pandas.DataFrame().from_dict() метод для преобразования dict в dataframe

Мы будем использовать from_dict для преобразования dict в dataframe, здесь мы устанавливаем orient='index' для использования ключей словаря в качестве строк и применяем метод raname() для изменения имени столбца.

Рассмотрим следующий код,

import pandas as pd

print(pd.DataFrame.from_dict({
 'apple': 3,
 'banana': 5,
 'mango': 7,
 'apricot': 1,
 'kiwi': 8,
 'orange': 3}, orient='index').rename(columns={0:'Qunatity'}))

Выход:

         Quantity
apple           3
banana          5
mango           7
apricot         1
kiwi            8
orange          3

Сопутствующая статья - Pandas DataFrame

  • Как получить заголовки столбцов Pandas DataFrame в виде списка
  • Как удалить колонку Pandas DataFrame
  • Как преобразовать столбец DataFrame в дату в Pandas
  • Как преобразовать плавающий диск в целое число в Pandas DataFrame
  • Как сортировать панды DataFrame по значениям одной колонки
  • Как получить совокупность Pandas по группам и Сумма
  • Как добавить строку заголовка к Pandas DataFrame
  • Как преобразовать Pandas Dataframe в Numpy массив
  • Как преобразовать индекс Pandas Dataframe в столбец
  • Как подсчитать NaN-вступления в столбце в Pandas Dataframe
  • Как изменить порядок столбцов DataFrame
  • comments powered by Disqus