classmethod DataFrame.from_dict(data, orient='columns', dtype=None, columns=None) [源代码]
从类似数组或字典的字典构造DataFrame。
通过按列或允许dtype规范的索引从字典创建DataFrame对象。
参数： | data ： 格式为 或 Orient ： 默认为 数据的 如果传递的dict的键应为结果 请传递 否则，如果键应该是行，则传递 dtype ： 强制的数据类型，否则推断。 columns ： 时使用的列标签 如果与一起使用， 则会引发 0.23.0版中的新功能。 |
返回值： |
|
例子
1）从简单字典创建 DataFrame
import pandas as pd
data = {
'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Age': [25, 30, 35],
'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']
}
df = pd.DataFrame.from_dict(data)
print(df)2） 使用 orient='index' 创建 DataFrame
data = {
0: {'Name': 'Alice', 'Age': 25, 'City': 'New York'},
1: {'Name': 'Bob', 'Age': 30, 'City': 'Los Angeles'},
2: {'Name': 'Charlie', 'Age': 35, 'City': 'Chicago'}
}
df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient='index')
print(df)3） 从字典的列表创建 DataFrame
data = [
{'Name': 'Alice', 'Age': 25, 'City': 'New York'},
{'Name': 'Bob', 'Age': 30, 'City': 'Los Angeles'},
{'Name': 'Charlie', 'Age': 35, 'City': 'Chicago'}
]
df = pd.DataFrame.from_dict(data)
print(df)4）使用 from_dict 创建 DataFrame，并指定 orient='index' 和列名
import pandas as pd
# 创建字典数据
data = {
'row_1': [3, 2, 1, 0],
'row_2': ['a', 'b', 'c', 'd']
}
# 使用 from_dict 创建 DataFrame，并指定 orient='index' 和列名
df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient='index', columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
# 打印 DataFrame
print(df)