如何用python 把dict转dataframe

非常简单，可以使用 pandas 库中的 DataFrame 函数来转换字典为数据帧。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个字典
my_dict = {'名字': ['张三', '李四', '王五'], '年龄': [25, 30, 35], '城市': ['北京', '上海', '广州']}

# 使用 DataFrame 函数将字典转换为数据帧
df = pd.DataFrame(my_dict)

# 打印数据帧
print(df)

输出：

   名字  年龄  城市
0  张三  25  北京
1  李四  30  上海
2  王五  35  广州

你可以将你自己的字典替换到 `my_dict` 变量中，然后运行代码就可以转换成数据帧了。

相关问题

python dict转dataframe

可以使用pandas库中的DataFrame方法将Python中的字典转换为DataFrame。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个字典
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 30, 35, 40],
        'city': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}

# 将字典转换为DataFrame
df = pd.DataFrame.from_dict(data)

print(df)

输出结果为：

       name  age      city
0     Alice   25  New York
1       Bob   30     Paris
2   Charlie   35    London
3     David   40     Tokyo

在这个例子中，我们使用`pd.DataFrame.from_dict()`方法将字典`data`转换为DataFrame `df`。字典中的每个键对应DataFrame中的一列，字典中的每个值对应DataFrame中该列的数据。

python把dict转成dataframe

可以使用 Pandas 库将 Python 字典（dict）转换为 DataFrame。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建字典
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 32, 18, 47],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}

# 将字典转换为 DataFrame
df = pd.DataFrame.from_dict(data)

# 打印 DataFrame
print(df)

这将输出以下 DataFrame：

       name  age gender
0     Alice   25      F
1       Bob   32      M
2   Charlie   18      M
3     David   47      M

在这个例子中，我们创建了一个字典，其中包含三个键：`name`、`age` 和 `gender`。然后，我们使用 `pd.DataFrame.from_dict()` 方法将字典转换为 DataFrame。最后，我们打印 DataFrame。