将字典传输到 DataFrame？答案

【问题标题】：transfer dictionary to DataFrame?将字典传输到 DataFrame？
【发布时间】：2016-11-19 22:26:48
【问题描述】：

我有以下字典，如何将其转换为四列 DataFrame？ (columns=['country','date','2y','10y']

temp
    {'Germany':           date    2y   10y
    0   2004-02-01  2.47  4.22
    1   2004-03-01  2.22  4.05
    2   2004-04-01  2.20  3.96
    ..         ...   ...   ...
    149 2016-07-01 -0.65 -0.13

   [150 rows x 3 columns], 'Japan':           date    2y   10y
    0   2004-02-01  0.07  1.32
    1   2004-03-01  0.05  1.26
    2   2004-04-01  0.10  1.42
    ..         ...   ...   ...
    148 2016-06-01 -0.24 -0.12
    149 2016-07-01 -0.33 -0.25
type(temp)
     dict

我已经尝试过 pd.DataFrame(temp) 和 pd.DataFrame.from_dict(temp)。两者都返回错误。

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

您的字典似乎将数据框作为值。如果是这种情况，将字典简化为数据框的一种方法是遍历字典，为每个子字典创建一个新列并将它们连接起来：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
for k, v in temp.items():
    v['country'] = k
    df = pd.concat([df, v])

类似的例子：

df1 = pd.DataFrame({'a': [1,2,3], 'b': [2,3,4]})
df2 = pd.DataFrame({'a': [2,4,5], 'b': [5,6,8]})
temp = {'x': df1, 'y': df2}

temp    
#{'x':    a  b
# 0  1  2
# 1  2  3
# 2  3  4, 'y':    a  b
# 0  2  5
# 1  4  6
# 2  5  8}

这给出了：

df.reset_index()

#   a   b   country
#0  1   2   x
#1  2   3   x
#2  3   4   x
#3  2   5   y
#4  4   6   y
#5  5   8   y

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以将concat 与reset_index 和rename 一起使用：

df1 = pd.DataFrame({'a': [1,2,3], 'b': [2,3,4]})
df2 = pd.DataFrame({'a': [2,4,5], 'b': [5,6,8]})
temp = {'x': df1, 'y': df2}

print (temp)

print (pd.concat(temp)
         .reset_index(level=1,drop=True)
         .reset_index()
         .rename(columns={'index':'country'}))

  country  a  b
0       x  1  2
1       x  2  3
2       x  3  4
3       y  2  5
4       y  4  6
5       y  5  8

通过rename_axis 设置索引名称的另一个解决方案（pandas 0.18.0 中的新功能）：

print (pd.concat(temp)
         .rename_axis(('country','temp'))
         .reset_index(level=1,drop=True)
         .reset_index())

  country  a  b
0       x  1  2
1       x  2  3
2       x  3  4
3       y  2  5
4       y  4  6
5       y  5  8

【讨论】：