Создание pandas df из словаря, где каждое значение представляет собой словарь, содержащий значения столбца [duplicate]

В моем случае я хотел, чтобы ключи и значения dict были столбцами и значениями DataFrame. Поэтому единственное, что сработало для меня, было:

data = {'adjust_power': 'y', 'af_policy_r_submix_prio_adjust': '[null]', 'af_rf_info': '[null]', 'bat_ac': '3500', 'bat_capacity': '75'} 

columns = list(data.keys())
values = list(data.values())
arr_len = len(values)

pd.DataFrame(np.array(values, dtype=object).reshape(1, arr_len), columns=columns)

Вы также можете просто передать ключи и значения словаря в новый фреймворк данных, например:

import pandas as pd

myDict = {<the_dict_from_your_example>]
df = pd.DataFrame()
df['Date'] = myDict.keys()
df['DateValue'] = myDict.values()

Я столкнулся с этим несколько раз и имею пример словаря, который я создал из функции get_max_Path(), и он возвращает образец словаря:

{2: 0.3097502930247044, 3: 0.4413177909384636, 4: 0.5197224051562838, 5: 0.5717654946470984, 6: 0.6063959031223476, 7: 0.6365209824708223, 8: 0.655918861281035, 9: 0.680844386645206}

To преобразуйте это в фреймворк данных, я запустил следующее:

df = pd.DataFrame.from_dict(get_max_path(2), orient = 'index').reset_index()

Возвращает простой двухканалный фрейм с отдельным индексом:

index 0 0 2 0.309750 1 3 0.441318

Просто переименуйте столбцы, используя f.rename(columns={'index': 'Column1', 0: 'Column2'}, inplace=True)

При преобразовании словаря в рамку данных pandas, где вы хотите, чтобы ключи были столбцами указанного фрейма данных, а значения были значениями строк, вы можете просто поместить скобки вокруг словаря следующим образом:

new_dict = {'key 1': 1, 'key 2': 2, 'key 3': 3}

In[33]:pd.DataFrame([new_dict])
Out[33]: 
   key 1  key 2  key 3
0      1      2      3

Это спасло меня от некоторых головных болей, поэтому я надеюсь, что это поможет кому-то!

Принимает аргумент dict в качестве аргумента и возвращает фрейм данных с ключами dict в качестве индекса и значений в качестве столбца.

def dict_to_df(d):
    df=pd.DataFrame(d.items())
    df.set_index(0, inplace=True)
    return df

pd.DataFrame({'date' : dict_dates.keys() , 'date_value' : dict_dates.values() })

Как объясняется в другом ответе, используя pandas.DataFrame() прямо здесь, вы не будете действовать, как вы думаете.

Что вы можете сделать, это использовать pandas.DataFrame.from_dict с orient='index':

In[7]: pandas.DataFrame.from_dict({u'2012-06-08': 388,
 u'2012-06-09': 388,
 u'2012-06-10': 388,
 u'2012-06-11': 389,
 u'2012-06-12': 389,
 u'2012-06-13': 389,
 u'2012-06-14': 389,
 u'2012-06-15': 389,
 u'2012-06-16': 389,
 u'2012-06-17': 389,
 u'2012-06-18': 390,
 u'2012-06-19': 390,
 u'2012-06-20': 390,
 u'2012-06-21': 390,
 u'2012-06-22': 390,
 u'2012-06-23': 390,
 u'2012-06-24': 390,
 u'2012-06-25': 391,
 u'2012-06-26': 391,
 u'2012-06-27': 391,
 u'2012-06-28': 391,
 u'2012-06-29': 391,
 u'2012-06-30': 391,
 u'2012-07-01': 391,
 u'2012-07-02': 392,
 u'2012-07-03': 392,
 u'2012-07-04': 392,
 u'2012-07-05': 392,
 u'2012-07-06': 392}, orient='index')
Out[7]: 
              0
2012-06-13  389
2012-06-16  389
2012-06-12  389
2012-07-03  392
2012-07-02  392
2012-06-29  391
2012-06-30  391
2012-07-01  391
2012-06-15  389
2012-06-08  388
2012-06-09  388
2012-07-05  392
2012-07-04  392
2012-06-14  389
2012-07-06  392
2012-06-17  389
2012-06-20  390
2012-06-21  390
2012-06-22  390
2012-06-23  390
2012-06-11  389
2012-06-10  388
2012-06-26  391
2012-06-27  391
2012-06-28  391
2012-06-24  390
2012-06-19  390
2012-06-18  390
2012-06-25  391

Передайте элементы словаря в конструктор DataFrame и укажите имена столбцов. После этого проанализируйте столбец Date, чтобы получить значения Timestamp.

Обратите внимание на разницу между python 2.x и 3.x:

В python 2.x:

df = pd.DataFrame(data.items(), columns=['Date', 'DateValue'])
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

В Python 3.x: (требуется дополнительный «список»)

df = pd.DataFrame(list(data.items()), columns=['Date', 'DateValue'])
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

У Pandas есть встроенная функция для преобразования dict в кадр данных.

pd.DataFrame.from_dict (dictionaryObject, orient = 'index')

Для ваших данных вы можете преобразовать его, как показано ниже:

import pandas as pd
your_dict={u'2012-06-08': 388,
 u'2012-06-09': 388,
 u'2012-06-10': 388,
 u'2012-06-11': 389,
 u'2012-06-12': 389,
 u'2012-06-13': 389,
 u'2012-06-14': 389,
 u'2012-06-15': 389,
 u'2012-06-16': 389,
 u'2012-06-17': 389,
 u'2012-06-18': 390,
 u'2012-06-19': 390,
 u'2012-06-20': 390,
 u'2012-06-21': 390,
 u'2012-06-22': 390,
 u'2012-06-23': 390,
 u'2012-06-24': 390,
 u'2012-06-25': 391,
 u'2012-06-26': 391,
 u'2012-06-27': 391,
 u'2012-06-28': 391,
 u'2012-06-29': 391,
 u'2012-06-30': 391,
 u'2012-07-01': 391,
 u'2012-07-02': 392,
 u'2012-07-03': 392,
 u'2012-07-04': 392,
 u'2012-07-05': 392,
 u'2012-07-06': 392}

your_df_from_dict=pd.DataFrame.from_dict(your_dict,orient='index')
print(your_df_from_dict)

Я думаю, что вы можете внести некоторые изменения в свой формат данных при создании словаря, тогда вы можете легко преобразовать его в DataFrame:

input:

a={'Dates':['2012-06-08','2012-06-10'],'Date_value':[388,389]}

output:

{'Date_value': [388, 389], 'Dates': ['2012-06-08', '2012-06-10']}

input:

aframe=DataFrame(a)

output: будет вашим DataFrame

Вам просто нужно использовать какое-то редактирование текста где-то вроде Sublime или, может быть, Excel .