Преобразование Python dict в фрейм данных

у меня есть словарь Python, как показано ниже:



{u'2012-06-08': 388,

 u'2012-06-09': 388,

 u'2012-06-10': 388,

 u'2012-06-11': 389,

 u'2012-06-12': 389,

 u'2012-06-13': 389,

 u'2012-06-14': 389,

 u'2012-06-15': 389,

 u'2012-06-16': 389,

 u'2012-06-17': 389,

 u'2012-06-18': 390,

 u'2012-06-19': 390,

 u'2012-06-20': 390,

 u'2012-06-21': 390,

 u'2012-06-22': 390,

 u'2012-06-23': 390,

 u'2012-06-24': 390,

 u'2012-06-25': 391,

 u'2012-06-26': 391,

 u'2012-06-27': 391,

 u'2012-06-28': 391,

 u'2012-06-29': 391,

 u'2012-06-30': 391,

 u'2012-07-01': 391,

 u'2012-07-02': 392,

 u'2012-07-03': 392,

 u'2012-07-04': 392,

 u'2012-07-05': 392,

 u'2012-07-06': 392}


ключи Unicode даты и значения являются целыми числами. Я хотел бы преобразовать это в фрейм данных pandas, имея даты и соответствующие им значения в виде двух отдельных столбцов. Пример: col1: Dates col2: DateValue (даты по-прежнему Unicode и datevalues по-прежнему целые числа)



     Date         DateValue

0    2012-07-01    391

1    2012-07-02    392

2    2012-07-03    392

.    2012-07-04    392

.    ...           ...

.    ...           ...


любая помощь в этом направлении будет высоко ценится. Я не могу найти ресурсы на панд документы, чтобы помочь мне с этим.



Я знаю, что одним из решений может быть преобразование каждой пары ключ-значение в этом dict, в dict, чтобы вся структура стала dict из dicts, а затем мы можем добавить каждую строку отдельно в фрейм данных. Но я хочу знать, если есть более простой способ и более прямой способ сделать это.



до сих пор я пытался преобразовать dict в объект серии, но это, похоже, не поддерживает связь между колонки:



s  = Series(my_dict,index=my_dict.keys())
1225   11  

11 ответов:

ошибка здесь, так как вызов конструктора DataFrame со скалярными значениями (где он ожидает, что значения будут list/dict/... т. е. иметь несколько столбцов):

pd.DataFrame(d)
ValueError: If using all scalar values, you must must pass an index

вы можете взять элементы из словаря (т. е. пары ключ-значение):

In [11]: pd.DataFrame(d.items())  # or list(d.items()) in python 3
Out[11]:
             0    1
0   2012-07-02  392
1   2012-07-06  392
2   2012-06-29  391
3   2012-06-28  391
...

In [12]: pd.DataFrame(d.items(), columns=['Date', 'DateValue'])
Out[12]:
          Date  DateValue
0   2012-07-02        392
1   2012-07-06        392
2   2012-06-29        391

но я думаю, что имеет смысл передать конструктор серии:

In [21]: s = pd.Series(d, name='DateValue')
Out[21]:
2012-06-08    388
2012-06-09    388
2012-06-10    388

In [22]: s.index.name = 'Date'

In [23]: s.reset_index()
Out[23]:
          Date  DateValue
0   2012-06-08        388
1   2012-06-09        388
2   2012-06-10        388
247  
2015-02-25 20:58:46

как объяснено на другом ответе с помощью pandas.DataFrame() непосредственно здесь не будет действовать так, как вы думаете.

что вы можете сделать, это использовать pandas.DataFrame.from_dictС orient='index':

In[7]: pandas.DataFrame.from_dict({u'2012-06-08': 388,
 u'2012-06-09': 388,
 u'2012-06-10': 388,
 u'2012-06-11': 389,
 u'2012-06-12': 389,
 u'2012-06-13': 389,
 u'2012-06-14': 389,
 u'2012-06-15': 389,
 u'2012-06-16': 389,
 u'2012-06-17': 389,
 u'2012-06-18': 390,
 u'2012-06-19': 390,
 u'2012-06-20': 390,
 u'2012-06-21': 390,
 u'2012-06-22': 390,
 u'2012-06-23': 390,
 u'2012-06-24': 390,
 u'2012-06-25': 391,
 u'2012-06-26': 391,
 u'2012-06-27': 391,
 u'2012-06-28': 391,
 u'2012-06-29': 391,
 u'2012-06-30': 391,
 u'2012-07-01': 391,
 u'2012-07-02': 392,
 u'2012-07-03': 392,
 u'2012-07-04': 392,
 u'2012-07-05': 392,
 u'2012-07-06': 392}, orient='index')
Out[7]: 
              0
2012-06-13  389
2012-06-16  389
2012-06-12  389
2012-07-03  392
2012-07-02  392
2012-06-29  391
2012-06-30  391
2012-07-01  391
2012-06-15  389
2012-06-08  388
2012-06-09  388
2012-07-05  392
2012-07-04  392
2012-06-14  389
2012-07-06  392
2012-06-17  389
2012-06-20  390
2012-06-21  390
2012-06-22  390
2012-06-23  390
2012-06-11  389
2012-06-10  388
2012-06-26  391
2012-06-27  391
2012-06-28  391
2012-06-24  390
2012-06-19  390
2012-06-18  390
2012-06-25  391
67  
2015-09-02 06:07:48

передайте элементы словаря конструктору DataFrame и дайте имена столбцов. После этого разобрать

50  
2017-10-11 03:26:54

при преобразовании словаря в фрейм данных pandas, где вы хотите, чтобы ключи были столбцами указанного фрейма данных, а значения-значениями строк, вы можете просто поставить скобки вокруг словаря следующим образом:

new_dict = {'key 1': 1, 'key 2': 2, 'key 3': 3}

In[33]:pd.DataFrame([new_dict])
Out[33]: 
   key 1  key 2  key 3
0      1      2      3

это спасло меня от головной боли, поэтому я надеюсь, что это поможет кому-то там!

44  
2017-10-05 06:53:26

у панды встроенная функция для преобразования dict в фрейм данных.

pd.Фрейм данных.from_dict (dictionaryObject,orient='index')

для ваших данных вы можете конвертировать его, как показано ниже:

import pandas as pd
your_dict={u'2012-06-08': 388,
 u'2012-06-09': 388,
 u'2012-06-10': 388,
 u'2012-06-11': 389,
 u'2012-06-12': 389,
 u'2012-06-13': 389,
 u'2012-06-14': 389,
 u'2012-06-15': 389,
 u'2012-06-16': 389,
 u'2012-06-17': 389,
 u'2012-06-18': 390,
 u'2012-06-19': 390,
 u'2012-06-20': 390,
 u'2012-06-21': 390,
 u'2012-06-22': 390,
 u'2012-06-23': 390,
 u'2012-06-24': 390,
 u'2012-06-25': 391,
 u'2012-06-26': 391,
 u'2012-06-27': 391,
 u'2012-06-28': 391,
 u'2012-06-29': 391,
 u'2012-06-30': 391,
 u'2012-07-01': 391,
 u'2012-07-02': 392,
 u'2012-07-03': 392,
 u'2012-07-04': 392,
 u'2012-07-05': 392,
 u'2012-07-06': 392}

your_df_from_dict=pd.DataFrame.from_dict(your_dict,orient='index')
print(your_df_from_dict)
7  
2017-12-20 12:07:33 
pd.DataFrame({'date' : dict_dates.keys() , 'date_value' : dict_dates.values() })
5  
2015-09-02 08:45:04

в моем случае я хотел, чтобы ключи и значения dict были столбцами и значениями DataFrame. Так что единственное, что сработало для меня было:

data = {'adjust_power': 'y', 'af_policy_r_submix_prio_adjust': '[null]', 'af_rf_info': '[null]', 'bat_ac': '3500', 'bat_capacity': '75'} 

columns = list(data.keys())
values = list(data.values())
arr_len = len(values)

pd.DataFrame(np.array(values, dtype=object).reshape(1, arr_len), columns=columns)
5  
2018-03-20 07:46:22

вы также можете просто передать ключи и значения словаря в новый фрейм данных, например:

import pandas as pd

myDict = {<the_dict_from_your_example>]
df = pd.DataFrame()
df['Date'] = myDict.keys()
df['DateValue'] = myDict.values()
4  
2017-01-03 10:09:05

принимает dict в качестве аргумента и возвращает фрейм данных с ключами dict в качестве индекса и значений в качестве столбца.

def dict_to_df(d):
    df=pd.DataFrame(d.items())
    df.set_index(0, inplace=True)
    return df
3  
2015-08-21 23:25:13

я сталкивался с этим несколько раз и имею примерный словарь, который я создал из функции get_max_Path(), и он возвращает образец словарь:

{2: 0.3097502930247044, 3: 0.4413177909384636, 4: 0.5197224051562838, 5: 0.5717654946470984, 6: 0.6063959031223476, 7: 0.6365209824708223, 8: 0.655918861281035, 9: 0.680844386645206}

чтобы преобразовать это в фрейм данных, я выполнил следующее:

df = pd.DataFrame.from_dict(get_max_path(2), orient = 'index').reset_index()

возвращает простой двухколоночный фрейм данных с отдельным индексом:

index 0 0 2 0.309750 1 3 0.441318

просто переименуйте столбцы с помощью f.rename(columns={'index': 'Column1', 0: 'Column2'}, inplace=True)

0  
2017-04-04 16:33:06

Я думаю, что вы можете внести некоторые изменения в формат данных при создании словаря, то вы можете легко конвертировать его в DataFrame:

вход:

a={'Dates':['2012-06-08','2012-06-10'],'Date_value':[388,389]}

выход:

{'Date_value': [388, 389], 'Dates': ['2012-06-08', '2012-06-10']}

вход:

aframe=DataFrame(a)

выход: будет ваш фрейм данных

вам просто нужно использовать некоторые редактирования текста В где-то, как возвышенный или, может быть, Excel.

0  
2018-05-06 15:55:52

Comments

    Ничего не найдено.
Click here to cancel reply.