dataframe的from_dict()方法

`from_dict()` 是 Pandas 中的一个方法，用于将字典转换为 DataFrame。

示例：

import pandas as pd

# 定义字典
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 30, 35, 40],
        'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Shenzhen']}

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

print(df)

输出：

       name  age       city
0     Alice   25    Beijing
1       Bob   30   Shanghai
2   Charlie   35  Guangzhou
3     David   40   Shenzhen

在这个例子中，我们将一个字典转换成了一个 DataFrame。字典中的每个键对应于 DataFrame 中的列，而每个值则对应于列中的元素。这种方法非常适合于通过字典创建 DataFrame。

相关问题

dataframe.from_dict

dataframe.from_dict是pandas库中的一个函数，用于将字典转换为数据框。该函数可以接受多种格式的字典，包括嵌套字典和列表字典。使用该函数可以方便地将字典数据转换为数据框，方便进行数据分析和处理。

DataFrame的from_dict()方法

DataFrame的from_dict()方法可以从字典对象中创建一个DataFrame对象。具体来说，该方法将字典中的每个键值对转换为DataFrame中的一列。其中，字典的键将作为列标签，字典的值将作为该列的数据。

下面是一个示例：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'age': [25, 30, 35],
        'city': ['New York', 'London', 'Paris']}

df = pd.DataFrame.from_dict(data)

print(df)

输出结果为：

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

从上面的代码可以看出，from_dict()方法将字典中的每个键值对转换为了DataFrame中的一列，字典的键作为列标签，字典的值作为该列的数据。