pandas中怎么通過字典生成dataframe-創(chuàng)新互聯(lián)

pandas中怎么通過字典生成dataframe，很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學(xué)習(xí)下，希望你能有所收獲。

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1、將一個字典輸入：

該字典必須滿足：value是一個list類型的元素，且每一個key對應(yīng)的value長度都相同：

（以該字典的key為columns）

>>> import pandas as pd
>>> a = [1,2,3,4,5]
>>> b = ["a","b","c"]
>>> c = 1
>>> df = pd.DataFrame({"A":a,"B":b,"C":c})
Traceback (most recent call last):
ValueError: arrays must all be same length
>>> df = pd.DataFrame([a,b]) # 作為list輸入，list的元素必須也是list，加入c就錯誤
>>> df
  0 1 2  3  4
0 1 2 3 4.0 5.0
1 a b c NaN NaN

# 統(tǒng)一一下字典每個元素值的長度
>>> b = ["a","b","c","d","e"]
>>> c = ("232","sdf","345","asd",1)
>>> df = pd.DataFrame({"A":a,"B":b,"C":c})
>>> df
  A B  C
0 1 a 232
1 2 b sdf
2 3 c 345
3 4 d asd
4 5 e  1

2、將多個key相同的字典列輸入：

輸入為一個list，該list各個元素為dict，且key可以不同（以含最多的key的字典的key為columns）：

>>> d1 = {"A":1,"B":2,"C":3}
>>> d2 = {"A":"a","B":"b",}
>>> d3 = {"A":(1,2),"B":"ab","C":3}
>>> li = [d1,d2,d3]
>>> df = pd.DataFrame(li)
>>> df
    A  B  C
0    1  2 3.0
1    a  b NaN
2 (1, 2) ab 3.0

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