pandas通過字典生成dataframe的方法步驟
更新時(shí)間：2019年07月23日 10:52:33 作者：chen狗蛋兒
這篇文章主要介紹了pandas通過字典生成dataframe的方法步驟，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
1、將一個(gè)字典輸入：
該字典必須滿足：value是一個(gè)list類型的元素，且每一個(gè)key對(duì)應(yīng)的value長(zhǎng)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(cuò)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(gè)元素值的長(zhǎng)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(gè)key相同的字典列輸入：
輸入為一個(gè)list，該list各個(gè)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
以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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