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pandas 实现字典转换成DataFrame的方法

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关于“pandas实现字典转换成DataFrame的方法”的完整攻略，可以分为以下几个步骤：

1. 确认字典格式

首先，需要确认待转换的字典格式，确保其中的每个key都是列名，每个value都是该列对应的数据。如果字典中不同key对应的value长度不一致，pandas会将其转成Series，而不是DataFrame。

2. 导入pandas库

接下来，需要导入pandas库。使用以下代码来导入pandas库：

import pandas as pd

3. 使用DataFrame()函数转换

使用DataFrame()函数可以将字典转换成DataFrame。其中，字典作为参数传入函数，并通过列名参数指定字典中哪些key作为列名。示例代码如下：

# 样例字典
data = {'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9]}
# 将字典转为DataFrame
df = pd.DataFrame(data=data, columns=['a','b','c'])
print(df)

输出结果如下：

   a  b  c
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

上述代码中，先定义了一个样例字典data，包含3个key（a、b、c），每个key对应一个长度为3的列表。通过pandas的DataFrame()函数将字典转换成数据框（DataFrame），列名为’a’、‘b’、‘c’。

另外，如果字典中的key不按照字母序排序，而转换后需要按顺序排序，可以在转换时添加排序参数sort=True。如下所示：

# 样例字典
data = {'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9], 'a': [1, 2, 3]}
# 将字典转为DataFrame并按字母序排序
df = pd.DataFrame(data=data, columns=['a','b','c'], sort=True)
print(df)

输出结果也是与上面的结果相同。

4. 使用from_dict()函数转换

除了用DataFrame()函数将字典转换为DataFrame之外，还可以使用from_dict()函数。它可以将字典或者包含字典的序列（类似于列表）转换为DataFrame。from_dict()函数中的orient参数用于指定字典转换成DataFrame的方式，常用的方式包括’index’、’columns’、’split’、’records’和’values’。

示例代码如下：

# 样例字典
data = {'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9]}
# 将字典转为DataFrame
df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient='columns')
print(df)

输出结果如下：

   a  b  c
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

上述代码中，使用from_dict()函数将字典转换成DataFrame。orient参数指定转换方式为columns。

总结

因此，实现字典转换成DataFrame的主要步骤包括：确认字典格式、导入pandas库、使用DataFrame()函数转换，或者使用from_dict()函数转换。通过掌握这些技巧，就可以方便地实现字典转换成DataFrame。

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