Wie konvertiert man ein Python-Wörterbuch effizient in einen Pandas-DataFrame?

So konvertieren Sie Python Dict in einen DataFrame

Kontext

Gegeben ein Python-Wörterbuch mit Schlüsseln als Datumsangaben und Werten als entsprechenden Werten, könnte man es benötigen um dieses Objekt in einen Pandas-DataFrame mit Spalten umzuwandeln, die die Daten und Werte darstellen.

Direkt Konvertierung

Der pd.DataFrame-Konstruktor erwartet mehrere Spalten mit Daten, aber die Bereitstellung von Skalarwerten wie im Fall eines Wörterbuchs löst einen ValueError aus.

Durch die direkte Übergabe der Wörterbuchelemente (Schlüssel-Wert-Paare) an den Konstruktor wird dieses Problem behoben:

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

Effiziente Konvertierung mit Pandas-Serien

Ein effizienterer Ansatz ist: Verwenden Sie den pd.Series-Konstruktor:

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

Dadurch wird eine Pandas-Serie mit den Werten aus dem Wörterbuch und einem erstellt benutzerdefinierter Name. Um die Datumsangaben als Spalte hinzuzufügen, setzen Sie den Indexnamen auf „Datum“ und setzen Sie den Index zurück, um den gewünschten DataFrame zu erhalten:

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

Fazit

Diese Methoden bieten effiziente Möglichkeiten zum Konvertieren eines Python-Wörterbuch in einen Pandas-DataFrame umwandeln, was eine einfache Datenbearbeitung und -analyse ermöglicht.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie konvertiert man ein Python-Wörterbuch effizient in einen Pandas-DataFrame?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!