python dict 转df

可以使用 pandas.DataFrame.from_dict() 方法将一个字典转换成 DataFrame。以下是一个示例：

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']}

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

# 显示 DataFrame
print(df)

输出结果：

      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，我们使用了 pandas.DataFrame.from_dict() 方法将一个包含三个键值对的字典转换成了一个具有三个列的 DataFrame。注意，字典的键被用作 DataFrame 的列名。

相关问题

python dict转df

可以使用pandas库中的DataFrame函数将字典转换为DataFrame。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

my_dict = {"name": ["Alice", "Bob", "Charlie"], "age": [25, 30, 35], "country": ["USA", "Canada", "UK"]}

df = pd.DataFrame(my_dict)

print(df)

这段代码将字典`my_dict`转换为DataFrame，并打印出结果。DataFrame是pandas库中的一个数据结构，类似于表格，可以方便地进行数据分析和处理。

python dict to df

将Python字典转换为DataFrame可以使用pandas库中的DataFrame函数。下面是两个示例，分别演示了将包含任意一个列表、任意多个列表的字典和包含多个列表的字典转换为DataFrame的方法：

1. 将包含任意一个列表的字典转换为DataFrame：

import pandas as pd

dict_a = {'a': [0], 'b': [1], 'c': [2]}
df_a = pd.DataFrame(dict_a)
print(df_a)

输出：

   a  b  c
0  0  1  2

2. 将包含任意多个列表的字典转换为DataFrame：

import pandas as pd

dict_a = {'a': [0], 'b': [1], 'c': [2]}
df_a = pd.DataFrame.from_dict(dict_a)
print(df_a)

输出：

   a  b  c
0  0  1  2

3. 将包含多个列表的字典转换为DataFrame：

import pandas as pd

dict_b = {'a': [1], 'b': [1, 4, 7], 'c': [2, 5, 8]}
df_b = pd.DataFrame(dict_b)
print(df_b)

输出：

   a  b  c
0  1  1  2
1  1  4  5
2  1  7  8