如何将 Python 字典转换为 Pandas DataFrame？

将 Python 字典转换为 Pandas 数据框

将 Python 字典转换为 Pandas 数据框可以通过将字典的键和值分离为来实现两个单独的列。

原始字典包含日期作为键和对应的值：

d = {u'2012-07-01': 391,
     u'2012-07-02': 392,
     u'2012-07-03': 392,
     u'2012-07-04': 392,
     u'2012-07-05': 392,
     u'2012-07-06': 392}

要从该字典创建数据框，可以：

1. 利用 DataFrame 构造函数：

   将字典作为参数传递给DataFrame构造函数：

   df = pd.DataFrame(d)

   但是，如果字典包含标量值，此方法可能会引发错误，因为它需要多个列。

2. 提取字典项:

   从字典中提取键值对作为列表元组：

   data = list(d.items())

   然后使用 DataFrame 构造函数创建数据框：

   df = pd.DataFrame(data)

   此方法需要分配正确的列名称的额外步骤。

3. 创建一个系列：

   或者，可以从字典创建一个 Pandas 系列，其中值作为数据，日期作为索引：

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

   然后可以重置索引来创建数据框：

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

   此方法确保日期成为数据框中的一列数据框。

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