如何使用字典创建 Pandas DataFrame？

DataFrame 用于以二维数据表格式表示数据。与数据表相同，Pandas DataFrame 也具有行和列，并且每列和每行都用标签表示。

通过使用 Python 字典，我们可以创建自己的 Pandas DataFrame，这里字典的键将成为列标签，值将是行数据。

在这里，我们将使用 Python 字典创建一个 DataFrame，让我们看看下面的示例。

示例

# importing the pandas package
import pandas as pd

data = {"int's":[1, 2, 3, 4],
"float's":[2.4, 6.67, 8.09, 4.3]}

# creating DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# displaying resultant DataFrame
print(df)

解释

变量 data 包含一个 Python 字典对象，其中包含键值对，这里字典的键表示为列标签，字典的值表示为结果 DataFrame 中的行数据。

在给定的字典中，键具有字符串数据“int's、float's”，字典的值加载了列表整数和浮点数。

输出

   int's   float's
0     1     2.40
1     2     6.67
2     3     8.09
3     4     4.30

上面代码块显示了 'df' DataFrame 对象的输出，正如我们所看到的，列标签“int's、float's”来自字典键，DataFrame 中的值取自数据变量的字典值。

示例

# importing the pandas package
import pandas as pd

data = {'B':'Black',
'W':'White',
'R':'Red',
'G':'Green'}

# creating DataFrame
df = pd.DataFrame(data, index=['Colors'])

# displaying resultant DataFrame
print(df)

解释

在以下示例中，字典 'data' 仅具有标量值，因此我们需要显式地提及索引标签。如果我们没有提及索引值，则会引发“ValueError”。并且字典中的键将默认成为列标签。

输出

          B     W   R     G
Colors Black White Red Green

上面的 DataFrame 对象有一行和四列。

更新于: 2021-11-17

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