将 [{index:value}] 格式的数据转换为数据框答案

【问题标题】：Convert data in format [{index:value}] to a dataframe将 [{index:value}] 格式的数据转换为数据框
【发布时间】：2022-01-03 23:54:56
【问题描述】：

我有一些格式如下的数据

[{'a':1}, {'b':2}, {'c':3}]

有没有办法将其转换为带有 {index: value} 的数据框

  value
a  1
b  2
c  3

我尝试了 pandas 数据框构造函数的组合，但没有成功。

pd.DataFrame()
pd.DataFrame.from_dict()
pd.DataFrame.from_records()

【问题讨论】：

为什么你的数据是那种格式的？这似乎是存储信息的不适当方式（应该在此步骤之前修复），或者您可能期望列表的元素（字典）具有多个元素，在这种情况下，您可能不会得到体面这个简单的例子的解决方案。

标签： python pandas dataframe dictionary

【解决方案1】：

字典列表不是存储数据以创建 Dataframe 的理想格式，但如果每个字典只有一个项目，您可以尝试以下方法：

data = [{'a': 1}, {'b': 2}, {'c': 3}]
pd.DataFrame(data=[list(x.values())[0] for x in data], index=[list(x.keys())[0] for x in data])

【讨论】：

【解决方案2】：

元组和数据框。代码如下

pd.DataFrame(tuple(k)).stack().to_frame('Value').droplevel(level=0)



    Value
a    1.0
b    2.0
c    3.0

【讨论】：

【解决方案3】：

一种方法是将您的数据转换为 pandas 可以理解的适当 dict 格式

import pandas as pd

data = [{'a':1}, {'b':2}, {'c':3}]
data = {k: v for d in data for k, v in d.items()}

pd.DataFrame.from_dict(data=data, orient='index', columns=['value'])

当然

data = [{'a':1}, {'b':2}, {'c':3}]

pd.DataFrame.from_dict(
    data={k: v for d in data for k, v in d.items()},
    orient='index', columns=['value']
)

请注意，这仅在列表中的这些字典中没有重复键时才有效。如果您的数据如下所示，那么您应该考虑@Derek O 或@wwnde 提供的解决方案

data = [{'a':1}, {'b':2}, {'c':3}, {'c':4}]

【讨论】：