Rumah > pembangunan bahagian belakang > Tutorial Python > Bagaimanakah Saya Boleh Menukar Kamus Python kepada Pandas DataFrame tanpa Ralat?

Bagaimanakah Saya Boleh Menukar Kamus Python kepada Pandas DataFrame tanpa Ralat?

Susan Sarandon
Lepaskan: 2024-12-26 03:21:11
asal
936 orang telah melayarinya

How Can I Convert a Python Dictionary to a Pandas DataFrame without Errors?

Menukar Kamus Python kepada DataFrames

Tugas biasa dalam analisis data ialah menukar kamus Python kepada DataFrames panda, yang membolehkan manipulasi data berstruktur. Walau bagaimanapun, penukaran langsung boleh mengakibatkan ralat apabila nilai skalar disediakan dan bukannya berbilang lajur.

Ralat berlaku apabila pembina DataFrame dipanggil dengan nilai skalar, kerana ia menjangkakan data berbilang lajur. Untuk menyelesaikannya, pertimbangkan pendekatan berikut:

Item Kamus

Ekstrak pasangan nilai kunci daripada kamus menggunakan kaedah item():

pd.DataFrame(d.items()) 
Salin selepas log masuk

Ini akan membuat DataFrame dengan dua lajur, yang pertama ialah kekunci kamus dan yang kedua ialah nilai.

Penukaran Siri

Daripada menukar kamus terus kepada DataFrame, buat objek Siri dengan nilai kamus:

s = pd.Series(d, name='DateValue')
Salin selepas log masuk

Tetapkan indeks siri kepada kekunci kamus menggunakan index.name:

s.index.name = 'Date'
Salin selepas log masuk

Akhir sekali, tukar Siri kepada DataFrame dengan menetapkan semula indeks:

s.reset_index()
Salin selepas log masuk

Kaedah ini memberikan fleksibiliti dalam menyesuaikan nama lajur dan memastikan struktur data yang betul.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Menukar Kamus Python kepada Pandas DataFrame tanpa Ralat?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Artikel terbaru oleh pengarang
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan