pandas中怎么通过字典生成dataframe，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

10年积累的网站设计制作、网站设计经验，可以快速应对客户对网站的新想法和需求。提供各种问题对应的解决方案。让选择我们的客户得到更好、更有力的网络服务。我虽然不认识你，你也不认识我。但先制作网站后付款的网站建设流程，更有龙华免费网站建设让你可以放心的选择与我们合作。

1、将一个字典输入：

该字典必须满足：value是一个list类型的元素，且每一个key对应的value长度都相同：

（以该字典的key为columns）

>>> import pandas as pd
>>> a = [1,2,3,4,5]
>>> b = ["a","b","c"]
>>> c = 1
>>> df = pd.DataFrame({"A":a,"B":b,"C":c})
Traceback (most recent call last):
ValueError: arrays must all be same length
>>> df = pd.DataFrame([a,b]) # 作为list输入，list的元素必须也是list，加入c就错误
>>> df
  0 1 2  3  4
0 1 2 3 4.0 5.0
1 a b c NaN NaN

# 统一一下字典每个元素值的长度
>>> b = ["a","b","c","d","e"]
>>> c = ("232","sdf","345","asd",1)
>>> df = pd.DataFrame({"A":a,"B":b,"C":c})
>>> df
  A B  C
0 1 a 232
1 2 b sdf
2 3 c 345
3 4 d asd
4 5 e  1

2、将多个key相同的字典列输入：

输入为一个list，该list各个元素为dict，且key可以不同（以含最多的key的字典的key为columns）：

>>> d1 = {"A":1,"B":2,"C":3}
>>> d2 = {"A":"a","B":"b",}
>>> d3 = {"A":(1,2),"B":"ab","C":3}
>>> li = [d1,d2,d3]
>>> df = pd.DataFrame(li)
>>> df
    A  B  C
0    1  2 3.0
1    a  b NaN
2 (1, 2) ab 3.0

看完上述内容是否对您有帮助呢？如果还想对相关知识有进一步的了解或阅读更多相关文章，请关注创新互联行业资讯频道，感谢您对创新互联的支持。

分享标题：pandas中怎么通过字典生成dataframe-创新互联
网站地址：http://ybzwz.com/article/dgdgcg.html