如何使用字典列表创建 Pandas DataFrame?
DataFrame 是一个二维的 Pandas 数据结构,用于以行和列格式表示表格数据。
我们可以使用 Python 字典列表创建 Pandas DataFrame 对象。如果我们将字典用作 DataFrame 函数的数据,则无需显式指定列名。
下面我们将使用字典列表创建一个 DataFrame,请参见以下示例。
示例
# Creating list of dictionaries li = [{'i': 10, 'j': 20, 'k': 30},{'i': 8, 'j': 40, 'k': 60},{'i': 6, 'j': 60, 'k': 90}] # creating dataframe df = pd.DataFrame(l, index=[100,101,102]) #display the output print(df)
解释
列表 li 包含一个字典列表,其中每个字典的键表示为列标签,字典的值表示为 DataFrame 的数据(值)。如果要更改默认的行标签,则可以使用 index 参数,如上例所示。
输出
i j k 100 10 20 30 101 8 40 60 102 6 60 90
上面代码块显示了 DataFrame 对象“df”的输出,列标签由字典键自动获取,行标签通过使用 index 参数定义。
示例
# Creating list of dictionaries li = [{'A':10, 'B':89, 'C':43},{'A': 88, 'J': 50, 'B': 7},{'A':9, 'B':8, 'C':12}] # creating dataframe df = pd.DataFrame(li) #display the output print(df)
解释
在以下示例中,字典列表中的键不相同,因此在生成的 DataFrame 对象中将得到缺失数据作为元素。
输出
A B C J 0 10 89 43.0 NaN 1 88 7 NaN 50.0 2 9 8 12.0 NaN
在上面的 DataFrame 对象中可以看到 NaN 值。因为字典列表中没有为列 J 定义数据。
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