pandas 从字典创建

pandas 从字典创建

pandas 从字典创建

在pandas中,我们经常需要从不同的数据源中创建数据框。其中,一种常见的方法是从字典创建数据框。通过将字典转换为数据框,我们可以方便地对数据进行处理和分析。本文将详细介绍如何使用pandas从字典创建数据框,同时提供多个示例代码来帮助读者更好地理解这一过程。

1. 创建字典

首先,让我们来创建一个包含学生信息的字典。每个学生有姓名、年龄和成绩三个字段。我们将使用这个字典来演示如何从字典创建数据框。

# 创建字典
student_dict = {
    '姓名': ['Alice', 'Bob', 'Cathy', 'David'],
    '年龄': [20, 21, 22, 23],
    '成绩': [85, 90, 88, 92]
}
Python

2. 从字典创建数据框

接下来,我们将使用pandas库的DataFrame类从上述字典创建数据框。

import pandas as pd

# 从字典创建数据框
student_df = pd.DataFrame(student_dict)

# 显示数据框
print(student_df)
Python

运行上述代码,我们将得到如下输出:

    姓名  年龄  成绩
0  Alice  20   85
1    Bob  21   90
2  Cathy  22   88
3  David  23   92
Python

从输出可以看出,我们成功地从字典创建了包含学生信息的数据框。数据框的每一列对应字典中的一个键值对,每一行对应字典中的一个值。

3. 指定索引

在创建数据框时,我们还可以指定索引列。这样可以方便我们对数据进行索引和查找。下面的示例代码演示了如何从字典创建带有自定义索引的数据框。

# 指定索引
index_list = ['s1', 's2', 's3', 's4']
student_df = pd.DataFrame(student_dict, index=index_list)

# 显示数据框
print(student_df)
Python

运行上述代码,我们将得到如下输出:

      姓名  年龄  成绩
s1  Alice  20   85
s2    Bob  21   90
s3  Cathy  22   88
s4  David  23   92
Python

在输出中,我们可以看到数据框的索引列被指定为s1s2s3s4,而不是默认的整数索引。

4. 空值处理

有时候,字典中的某些值是缺失的,我们需要在创建数据框时对这些空值进行处理。pandas提供了多种方法来处理空值,例如用指定值填充、删除包含空值的行等。下面的示例代码演示了如何处理字典中的空值。

# 创建包含空值的字典
student_dict = {
    '姓名': ['Alice', 'Bob', 'Cathy', None],
    '年龄': [20, 21, None, 23],
    '成绩': [85, None, 88, 92]
}

# 从字典创建数据框,并用0填充空值
student_df = pd.DataFrame(student_dict).fillna(0)

# 显示数据框
print(student_df)
Python

运行上述代码,我们将得到如下输出:

     姓名    年龄    成绩
0  Alice  20.0  85.0
1    Bob  21.0   0.0
2  Cathy   0.0  88.0
3      0  23.0  92.0
Python

在输出中,我们可以看到空值被填充为指定的值0。

5. 结语

通过本文的介绍,我们学习了如何使用pandas从字典创建数据框。这种方法是数据处理中常用的技巧之一,能够帮助我们方便地将原始数据转换为可分析的数据格式。读者可以根据自己的需求尝试更多的字典创建数据框的方法,并在实践中不断提升数据处理的技能。

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