Python 辞書を Pandas DataFrame に効率的に変換するにはどうすればよいですか?

Python 辞書を DataFrame に変換する方法

コンテキスト

キーが日付、値が対応する値である Python 辞書が与えられると、このオブジェクトを、日付と値を表す列を持つ pandas DataFrame に変換します。

Direct Conversion

pd.DataFrame コンストラクターはデータを含む複数の列を想定していますが、辞書の場合のようにスカラー値を指定すると、ValueError がスローされます。

ディクショナリの項目 (キーと値のペア) をコンストラクターに直接渡すことで、この問題は解決されます。

pd.DataFrame(d.items())  # or list(d.items()) in python 3

pandas シリーズを使用した効率的な変換

より効率的なアプローチは次のとおりです。 pd.Series コンストラクターを利用します:

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

これにより、pandas シリーズが作成されます辞書の値とカスタム名を使用します。日付を列として追加するには、インデックス名を「Date」に設定し、インデックスをリセットして目的の DataFrame を取得します。

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

結論

これらのメソッドは、データを変換する効率的な方法を提供します。 Python 辞書を pandas DataFrame に組み込み、簡単なデータ操作と分析を可能にします。

以上がPython 辞書を Pandas DataFrame に効率的に変換するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。