Pandas 数据帧from_dict()方法

原文：https://www.studytonight.com/pandas/pandas-dataframe-from_dict-method

在本教程中，我们将学习 PandasDataFrame.from_dict()的方法。它从类数组或字典类型的字典中构造数据帧。它通过允许数据类型规范的列或索引从字典创建一个数据帧对象。

下图显示了DataFrame.from_dict()方法的语法。

句法

DataFrame.from_dict(data, orient='columns', dtype=None, columns=None)

因素

数据: dict。形式为{字段:类似数组}或{字段:dict}。

方向: {'columns '，' index'}，默认' columns '。数据的“方向”。如果传递的 dict 的键应该是结果数据帧的列，则传递“columns”(默认)。否则，如果键应该是行，则传递“index”。

数据类型:数据类型，默认无。数据类型来强制，否则推断。

列:列表，默认无。orient='index'时使用的列标签。如果与orient='columns'一起使用，将引发值错误。

示例:从字典创建数据帧

默认情况下，从字典创建数据帧时，字典的keys成为数据帧columns。

#import pandas as pd
import pandas as pd
#creating dictionary
data = {'key_1': [3, 2, 1, 0], 'key_2': ['a', 'b', 'c', 'd']}
print("The python dictionary is:",data)
#creating DataFrame
df=pd.DataFrame.from_dict(data)
print("----------The DataFrame is----------")
print(df)

一旦我们运行该程序，我们将获得以下输出。

python 字典为:{'key1': [3，2，1，0]，' key_2': ['a '，' b '，' c '，' d']} -数据帧为- key 1 key _ 2 0 3a 1 2b 2 1c 3 0d

示例:从字典创建数据帧

当DataFrame.中的orient='index'时，字典的keys成为数据帧rows。下面的例子显示了同样的情况。

#import pandas as pd
import pandas as pd
#creating dictionary
data = {'key_1': [3, 2, 1, 0], 'key_2': ['a', 'b', 'c', 'd']}
print("The python dictionary is:",data)
#creating DataFrame
df=pd.DataFrame.from_dict(data,orient='index')
print("----------The DataFrame is----------")
print(df)

一旦我们运行该程序，我们将获得以下输出。

python 字典为:{'key1': [3，2，1，0]，' key_2': ['a '，' b '，' c '，' d']} -数据帧为- 0 1 2 3 key 1 3 2 1 0 key _ 2 a b c d

示例:从字典创建数据帧

使用‘index’方向时，可以手动指定列名。见下面的例子。

#import pandas as pd
import pandas as pd
#creating dictionary
data = {'key_1': [3, 2, 1, 0], 'key_2': ['a', 'b', 'c', 'd']}
print("The python dictionary is:",data)
#creating DataFrame
df=pd.DataFrame.from_dict(data,orient='index',columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
print("----------The DataFrame is----------")
print(df)

一旦我们运行该程序，我们将获得以下输出。

python 字典为:{'key1': [3，2，1，0]，' key_2': ['a '，' B '，' C '，' d']} -数据帧为- A B C D key 1 3 2 1 0 key _ 2 A B C D

结论

在本教程中，我们学习了 PandasDataFrame.from_dict()方法。我们学习了语法、参数，并通过在数据帧上应用该方法来理解DataFrame.from_dict()方法。