如何使用字典列表创建pandas DataFrame？

DataFrame是一种二维pandas数据结构，用于表示行列格式的表格数据。

我们可以使用Python字典列表创建一个PandasDataFrame对象。如果我们使用字典作为DataFrame函数的数据，那么我们不需要明确指定列名。

在下面的示例中，我们将使用字典列表创建一个DataFrame。

示例

# Creating list of dictionaries li = [{i: 10, j: 20, k: 30},{i: 8, j: 40, k: 60},{i: 6, j: 60, k: 90}] # creating dataframe df = pd.DataFrame(l, index=[100,101,102]) #display the output print(df)

解释

Listli有一个字典列表，这里每个字典的键表示为列标签，字典的值表示为data(values)DataFrame。如果要更改默认行标签，则可以使用上面示例中的索引参数。

输出结果

i j k 100 10 20 30 101 8 40 60 102 6 60 90

DataFrame对象df的输出如上块所示，列标签由字典键自动获取，行标签使用索引参数定义。

示例

# Creating list of dictionaries li = [{A:10, B:89, C:43},{A: 88, J: 50, B: 7},{A:9, B:8, C:12}] # creating dataframe df = pd.DataFrame(li) #display the output print(df)

解释

在以下示例中，字典列表中的键不相同，因此我们将丢失数据作为结果DataFrame对象中的一个元素。

输出结果

A B C J 0 10 89 43.0 NaN 1 88 7 NaN 50.0 2 9 8 12.0 NaN

我们可以在上面的DataFrame对象中看到NaN值。因为在列J的字典列表中没有定义数据。