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。

更新于: 2021-11-18

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