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辞書を Pandas データフレームに変換するにはどうすればよいですか?

Python Dictionary を Pandas Dataframe に変換する方法について説明します。を使用して辞書を Pandas データフレームに変換できます。 pd.DataFrame.from_dict() クラスメソッド。

Python での辞書から Pandas データフレームへの変換の例

以下は変換できる方法です 辞書 Pandas データフレームへ パイソン :



  • pandas コンストラクター (pd.DataFrame()) の使用
  • 辞書をデータフレームに変換する
  • Orient='Index' を使用して辞書を DataFrame に変換する
  • キーと異なる長さの値のリストを含む辞書を変換します。

Pandas コンストラクター (pd.DataFrame()) の使用

この例では、Pandas コンストラクターを使用しています pd.DataFrame()

Python3








import> pandas as pd> data>=> {>'name'>: [>'nick'>,>'david'>,>'joe'>,>'ross'>],> >'age'>: [>'5'>,>'10'>,>'7'>,>'6'>]}> new>=> pd.DataFrame.from_dict(data)> new>

>

ランダムな順序のSQL
>

出力

 name age 0 nick 5 1 david 10 2 joe 7 3 ross 6>

辞書をデータフレームに変換する

この例では、辞書のリストを使用して辞書を Pandas データフレームに変換しています。

tkinter フレーム

Python3




import> pandas as pd> data>=> [{>'area'>:>'new-hills'>,>'rainfall'>:>100>,>'temperature'>:>20>},> >{>'area'>:>'cape-town'>,>'rainfall'>:>70>,>'temperature'>:>25>},> >{>'area'>:>'mumbai'>,>'rainfall'>:>200>,>'temperature'>:>39>}]> df>=> pd.DataFrame.from_dict(data)> df>

>

>

出力

 area rainfall temperature 0 new-hills 100 20 1 cape-town 70 25 2 mumbai 200 39>

Orient='Index' を使用して辞書を DataFrame に変換する

この例では、orient パラメーターを使用して、データフレームの方向を列からインデックスに変更しています。

Python3


Javaは現在の日付を取得します



import> pandas as pd> data>=> {>'area'>: [>'new-hills'>,>'cape-town'>,>'mumbai'>],> >'rainfall'>: [>100>,>70>,>200>],> >'temperature'>: [>20>,>25>,>39>]}> df>=> pd.DataFrame.from_dict(data, orient>=>'index'>)> df> print>(df)>

>

>

出力

 area rainfall temperature 0 new-hills 100 20 1 cape-town 70 25 2 mumbai 200 39>

キーと異なる長さの値のリストを含む辞書の変換

この例では、キーを含む辞書とさまざまな長さの値のリストを Pandas Dataframe に変換します。

Python3


ランダムSQLで並べ替える



import> pandas as pd> # Your dictionary with keys and lists of values> data>=> {> >'key1'>: [>1>,>2>,>3>],> >'key2'>: [>4>,>5>],> >'key3'>: [>6>,>7>,>8>,>9>]> }> # Convert the dictionary to a pandas DataFrame> df>=> pd.DataFrame(>list>(data.items()), columns>=>[>'Key'>,>'Values'>])> # Display the DataFrame> print>(df)>

>

>

出力

 Key Values 0 key1 [1, 2, 3] 1 key2 [4, 5] 2 key3 [6, 7, 8, 9]>