有没有办法从 DataFrame.from_dict 中删除列号和行号？

Question

所以，我的字典中的数据框有问题 - python 实际上用数字“命名”我的行和列。 这是我的代码：

a = dict()
dfList = [x for x in df['Marka'].tolist() if str(x) != 'nan']
dfSet = set(dfList)
dfList123 = list(dfSet)
for i in range(len(dfList123)):
    number = dfList.count(dfList123[i])
    a[dfList123[i]]=number
sorted_by_value = sorted(a.items(), key=lambda kv: kv[1], reverse=True)
dataframe=pd.DataFrame.from_dict(sorted_by_value)
print(dataframe)

我尝试像这样重命名列： dataframe=pd.DataFrame.from_dict(sorted_by_value, orient='index', columns=['A', 'B', 'C'])，但它给了我一个错误：

AttributeError: 'list' object has no attribute 'values'

有什么办法可以解决吗？

编辑： 这是我的数据框的第一部分：

                     0     1
0                   VW  1383
1                 AUDI  1053
2                VOLVO   789
3                  BMW   749
4                 OPEL   621
5        MERCEDES BENZ   593
...

第一行和第一列正是我需要删除/重命名的内容

Answer 1

index 和 columns 是数据框的属性

只要len(df.index) > 0 和len(df.columns) > 0，即您的数据框具有非零行和非零列，您就无法从pd.DataFrame 对象中删除标签。数据框是否由字典构造或以其他方式构造无关紧要。

您可以做的是将它们从数据框的表示中删除，输出为 Python str 对象或 CSV 文件。这是一个最小的例子：

df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

print(df)
#    0  1  2
# 0  1  2  3
# 1  4  5  6

# output to string without index or headers
print(df.to_string(index=False, header=False))
# 1  2  3
# 4  5  6

# output to csv without index or headers
df.to_csv('file.csv', index=False, header=False)

Answer 2

通过对dict_items 对象（a.items()）进行排序，您已经创建了一个列表。 您可以通过type(sorted_by_value) 进行检查。然后，当您尝试使用 pd.DataFrame.from_dict() 方法时，它会失败，因为它需要一个包含“值”的字典，但接收的是一个列表。

您可以对代码进行的最小修复可能是替换该行：

dataframe=pd.DataFrame.from_dict(sorted_by_value)

与：

dataframe = pd.DataFrame(dict(sorted_by_value), index=[0]).

（此处需要index=[0] 参数，因为pd.DataFrame 期望字典采用{'key1': [list1, of, values], 'key2': [list2, of, values]} 的形式，但sorted_by_value 被转换为{'key1': value1, 'key2': value2} 的形式。）

另一种选择是使用pd.DataFrame(sorted_by_value) 直接从排序的项目生成数据帧，尽管您可能需要调整sorted_by_value 或结果以获得所需的数据帧格式。

或者，查看collections.OrderedDict（其文档为here）以避免排序到列表然后再转换回字典。

编辑

关于列和索引的命名，如果没有看到数据/期望的结果，很难给出具体的建议。上面的选项将允许删除错误并允许您创建一个数据框，然后可以使用dataframe.columns = [list, of, column, headings] 重命名其列。对于索引，请查看 pd.DataFrame.set_index(drop=True) (docs) 和 pd.DataFrame.reset_index() (docs)。