如何在Pandas版本0.21.0之后将Python dict转换为DataFrame列？

Question

我试图在两台计算机上运行相同的脚本，并将我的dict结构，数据转换为Pandas DataFrame。

df = pd.DataFrame(data, columns=[column_label])
df.to_csv('./result.csv', mode='w', index=False)

它在Pandas版本低于0.21.0的计算机上完美运行。但是，当我执行相同的代码到我的服务器时，突然它会生成一个只有列标签的csv文件，而没有数据。

我试图打印出df的值，并且在服务器上它都是NAN。

当我删除这样的列部分时：

df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('./result.csv', mode='w', index=False)

突然数据又回来了，尽管列缺失且数据不合规。

如果我这样做

df = pd.DataFrame(data)
df.columns = column_label
df.to_csv('./result.csv', mode='w', index=False)

列标签已退回，但列标签乱序，且数据也不符合列标签的顺序。

如果我这样做

df = pd.DataFrame(columns=[column_label])
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('./result.csv', mode='w', index=False)

数据与列标签的顺序相匹配，但列标签本身无序......

我已经在0.17.0到0.22.0之间的计算机上升级了我的pandas库，它也停止了工作。

因此，出于某种原因，将数据和列= [column_label]分配到一行中的DataFrame似乎会在Pandas版本0.21.0之后将dict转换为DataFrame转换。

如何使用较新版本的Pandas进行列分配？

Answer 1

我假设column_label是一个列表.Pandas的columns参数只需要一个列名列表。通过将[column_label]传递给columns参数，您正在做的是传递列表列表。尝试不使用[]。

df = pd.DataFrame(data, columns=column_label)