pandas.DataFrame.from_dict怎么直接从字典构建DataFrame
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pandas函数中pandas.DataFrame.from_dict 直接从字典构建DataFrame 。
参数解析
DataFrame from_dict（）方法用于将Dict转换为DataFrame对象。 此方法接受以下参数。
data: dict or array like object to create DataFrame.data ：字典或类似数组的对象来创建DataFrame。
orient: The orientation of the data. The allowed values are (‘columns’, ‘index’), default is the ‘columns’. orient ：数据的方向。 允许值为（“列”，“索引”），默认值为“列”。 Specify orient='index' to create the DataFrame using dictionary keys as rows:。 当参数orient为index值时，会将字典的keys作为DataFrame的行。（默认是keys变为列）
columns: a list of values to use as labels for the DataFrame when orientation is ‘index’. If it’s used with columns orientation, ValueError is raised. columns ：当方向为“索引”时，用作DataFrame标签的值的列表。 如果与列方向一起使用，则会引发ValueError 。
实例
1）By default the keys of the dict become the DataFrame columns:
默认是将字典的keys作为列
data = {'col_1': [3, 2, 1, 0], 'col_2': ['a', 'b', 'c', 'd']}
pd.DataFrame.from_dict(data)
col_1 col_2
0 3 a
1 2 b
2 1 c
3 0 d2） Specify orient='index' to create the DataFrame using dictionary keys as rows: 参数orient为index值时，会将字典的keys作为DataFrame的行
data = {'row_1': [3, 2, 1, 0], 'row_2': ['a', 'b', 'c', 'd']}
pd.DataFrame.from_dict(data, orient='index')
0 1 2 3
row_1 3 2 1 0
row_2 a b c d3） orient为index值时， 可以手动命名列名
pd.DataFrame.from_dict(data, orient='index', columns=['A', 'B', 'C', 'D']) A B C D row_1 3 2 1 0 row_2 a b c d
到此，关于“pandas.DataFrame.from_dict怎么直接从字典构建DataFrame”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注蜗牛博客网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
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