更改为from_dict时，描述方法from_items引发错误

Question

我希望通过建议的from_items来修复即将弃用的方法from_dict

pd.set_option('display.max_columns', 50)
pd.set_option('display.max_rows', 50)

Test_Data = [('originating_system_id', ['CL', 'CL', 'CL', 'CL']),
             ('security_type1', ['CORP', 'CORP', 'CORP', 'CORP']),
             ('state', ['Traded', 'Covered', 'Traded Away', 'Traded']),
             ('trading_book', ['LCAAAAA', 'NUBBBBB', 'EDFGSFG', 'PDFEFGR'])
             ]
df = pd.DataFrame.from_items(Test_Data)
print(df)

  originating_system_id     security_type1        state trading_book
0                    CL               CORP       Traded      LCAAAAA
1                    CL               CORP      Covered      NUBBBBB
2                    CL               CORP  Traded Away      EDFGSFG
3                    CL               CORP       Traded      PDFEFGR

当我在df分配上更改为from_dict时：

df = pd.DataFrame.from_dict(Test_Data)

当我希望应用过滤器时出现以下行错误：

m1 = ~df['trading_book'].str.startswith(tuple(prefixes))
KeyError: 'trading_book'

from_dict的结构不同吗？有from_items以外的替代方法吗？

Answer 1

对我来说工作愉快，将其转换为字典：

.py

详细信息：

df = pd.DataFrame(dict(Test_Data))
#another alternative solution
#df = pd.DataFrame({a:b for a, b in Test_Data})
print(df)
  originating_system_id rbc_security_type1        state trading_book
0                    CL               CORP       Traded      LCAAAAA
1                    CL               CORP      Covered      NUBBBBB
2                    CL               CORP  Traded Away      EDFGSFG
3                    CL               CORP       Traded      PDFEFGR