Wie kann ich ein Python-Wörterbuch in einen Pandas-DataFrame mit Datums- und Wertspalten konvertieren?

Python-Wörterbücher in DataFrames konvertieren

Problem:

Sie besitzen ein Python-Wörterbuch mit Schlüssel-Wert-Paaren, wobei die Tasten stellen Datumsangaben dar und die Werte sind numerische Maße. Sie benötigen eine Methode, um dieses Wörterbuch in einen Pandas-DataFrame mit zwei Spalten umzuwandeln: eine für die Daten und die andere für die entsprechenden Werte.

Lösung:

Das können Sie Nutzen Sie den DataFrame()-Konstruktor, um das Wörterbuch in einen DataFrame zu konvertieren. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass der Konstruktor mehrere Spalten als Listen- oder Wörterbuchstrukturen erwartet. Das einfache Übergeben von Skalarwerten wie Ihrem Wörterbuch führt zu einem Fehler, der die Angabe eines Index erfordert:

ValueError: If using all scalar values, you must must pass an index

Um dieses Problem zu beheben, können Sie entweder über die Elemente des Wörterbuchs (Schlüssel-Wert-Paare) iterieren:

pd.DataFrame(d.items())  # or list(d.items()) for Python 3

Oder Sie können die Spaltennamen manuell angeben, während Sie die Elemente an den DataFrame-Konstruktor übergeben:

pd.DataFrame(d.items(), columns=['Date', 'DateValue'])

Eine Alternative und Der wohl effizientere Ansatz ist die Verwendung des Series()-Konstruktors:

s = pd.Series(d, name='DateValue')

Dadurch wird ein Series-Objekt mit den Datumsangaben als Index und den Werten als Daten erstellt. Um diese Serie in einen DataFrame mit einer Spalte „Datum“ als Index umzuwandeln, können Sie den Index umbenennen und zurücksetzen:

s.index.name = 'Date'
s.reset_index()

Dies führt zu einem DataFrame, der dem gewünschten Format entspricht.

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