如何使用字典列表创建 pandas DataFrame?
pandasserver side programmingprogramming更新于 2025/4/5 13:07:17
DataFrame 是一个二维的 pandas 数据结构，用于以行和列的格式表示表格数据。
我们可以使用 python 字典列表创建一个 pandas DataFrame 对象。如果我们使用字典作为 DataFrame 函数的数据，则无需明确指定列名。
在下面的示例中，我们将使用字典列表创建 DataFrame。
示例
# 创建字典列表
li = [{'i': 10, 'j': 20, 'k': 30},{'i': 8, 'j': 40, 'k': 60},{'i': 6, 'j': 60, 'k': 90}]
# 创建数据框
df = pd.DataFrame(l, index=[100,101,102])
#显示输出
print(df)
解释
List li 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 DataFrame 的数据(值)。如果要更改默认行标签，可以使用索引参数，如上例所示。
输出
i j k 100 10 20 30 101 8 40 60 102 6 60 90
DataFrame 对象"df"的输出如上图所示，列标签由字典键自动获取，行标签使用索引参数定义。
示例
# 创建字典列表
li = [{'A':10, 'B':89, 'C':43},{'A': 88, 'J': 50, 'B': 7},{'A':9, 'B':8, 'C':12}]
# 创建数据框
df = pd.DataFrame(li)
#显示输出
print(df)
解释
在下面的例子中，字典列表中的键并不相同，因此我们将在生成的 DataFrame 对象中获取缺失的数据作为元素。
输出
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 J 列的字典列表中没有定义数据。
