字典转化成dataframe 字典的key作为行索引

可以使用 `pd.DataFrame.from_dict()` 方法将字典转化成 DataFrame，其中字典的 key 作为行索引。下面是一个示例：

import pandas as pd

data = {'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient='index', columns=['x', 'y', 'z'])
print(df)

输出：

   x  y  z
a  1  2  3
b  4  5  6
c  7  8  9

在这个示例中，我们传入了一个字典 `data`，其中 `a`、`b` 和 `c` 作为行索引。`orient='index'` 表示我们使用字典的 key 作为行索引，而不是默认的使用字典的 value 作为行数据。`columns=['x', 'y', 'z']` 则指定了列索引，也就是我们要将字典的 value 按列放置。由于字典的 value 是一个列表，我们需要指定列索引的名称，这里我们使用了 `['x', 'y', 'z']`。

相关问题

字典转化成dataframe 字典的key作为行索引 字典的值作为行的数据

可以使用 `pd.DataFrame()` 方法将字典转化成 DataFrame，其中字典的 key 作为行索引，字典的 value 作为行数据。下面是一个示例：

import pandas as pd

data = {'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data, index=['x', 'y', 'z'])
print(df)

输出：

   a  b  c
x  1  4  7
y  2  5  8
z  3  6  9

在这个示例中，我们传入了一个字典 `data`，其中 `a`、`b` 和 `c` 作为列索引，而 `'x'`、`'y'` 和 `'z'` 作为行索引。字典的 value 作为行数据，因此第一行是 `[1, 4, 7]`，第二行是 `[2, 5, 8]`，第三行是 `[3, 6, 9]`。

python 字典变dataframe key为行名

，value为列名怎么实现？

你可以通过使用 pandas 库中的 DataFrame 函数将字典转换为 DataFrame 对象。具体地，你可以先通过调用字典的 items() 方法将其转换为嵌套的列表对象，然后将其作为参数传入 DataFrame 函数。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 定义一个字典
my_dict = {'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9]}

# 将字典转换为 DataFrame，其中 index 参数指定为字典的键（即行名），columns 参数指定为字典的值（即列名）
my_df = pd.DataFrame(list(my_dict.items()), columns=['key', 'value']).set_index('key')

# 输出 DataFrame 对象
print(my_df)

运行结果为：

        value
key          
a    [1, 2, 3]
b    [4, 5, 6]
c    [7, 8, 9]

在上面的代码中，我们先定义了一个字典 my_dict，其中键为字符串 'a'、'b'、'c'，值分别为列表 [1, 2, 3]、[4, 5, 6]、[7, 8, 9]。然后通过调用 list(my_dict.items()) 方法将其转换为嵌套的列表对象，再将该列表作为 DataFrame 函数的参数传入。其中，DataFrame 函数的 columns 参数指定为 ['key', 'value']，表示将字典的键作为行名，将字典的值作为列名。最后通过调用 set_index('key') 方法将行名设置为 DataFrame 的索引列。