使用字典从列表中创建pandas数据框架

Pandas DataFrame是一个二维标注的数据结构，就像任何具有行和列的表格一样。数据框架的大小和数值是可变的，也就是说，可以被修改。它是最常用的pandas对象。使用字典从列表中创建pandas数据框可以通过多种方式实现。让我们逐一讨论创建DataFrame的不同方法。

方法#1：使用列表字典创建DataFrame

通过Pandas的这个方法，我们可以将一个列表的字典转化为一个数据框架。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
 
# dictionary of lists
dict = {'name':["aparna", "pankaj", "sudhir", "Geeku"],
        'degree': ["MBA", "BCA", "M.Tech", "MBA"],
        'score':[90, 40, 80, 98]}
 
df = pd.DataFrame(dict)
 
df

输出：从输出中可以看出，字典的键被转换为数据框架的列，而列表中的元素被转换为行。

使用字典从列表中创建pandas数据框架

将索引明确地添加到数据框架中

import pandas as pd
 
# dictionary of lists
dict = {'name':['aparna', 'pankaj', 'sudhir', 'Geeku'],
        'degree': ['MBA','BCA', 'M.Tech', 'MBA'],
        'score':[90, 40, 80, 98]}
 
df = pd.DataFrame(dict,index=['Rollno1','Rollno2','Rollno3','Rollno4'])
 
df

输出:

使用字典从列表中创建pandas数据框架

方法二： 使用from_dict()函数

# importing pandas as pd
import pandas as pd
 
# dictionary of lists
dict = {'name':["aparna", "pankaj", "sudhir", "Geeku"],
        'degree': ["MBA", "BCA", "M.Tech", "MBA"],
        'score':[90, 40, 80, 98]}
 
df = pd.DataFrame.from_dict(dict)
 
df

输出:

使用字典从列表中创建pandas数据框架

方法#3：通过向字典传递列表变量来创建数据框架

import pandas as pd
 
# dictionary of lists
name=['aparna', 'pankaj', 'sudhir', 'Geeku']
degree=['MBA','BCA', 'M.Tech', 'MBA']
score=[90, 40, 80, 98]
dict = {'name':name,
        'degree':degree ,
        'score':score}
 
df = pd.DataFrame(dict,index=['Rollno1','Rollno2','Rollno3','Rollno4'])
 
df

输出:

使用字典从列表中创建pandas数据框架