Question

给出一个字典，例如：

records = {0:{'name':'John', 'salary':'5000'}, 1:{'name':'Bob', 'salary':'3500'}}

如果我想获取并存储（在csv中）数据帧，例如：

name  salary
John   5000

通过使用records [0]作为访问内部字典的方法，我该怎么做？

我尝试过：

df = pd.DataFrame(records[0], index=[0])

df= pd.DataFrame(list(records[0].values()), columns=list(records[0].keys()))

df= pd.DataFrame.from_dict(records[key], orient='columns')

但是它们都不如预期那样工作（第二个给我一个错误，第一和最后一个只有一列）

Answer 1

将DataFrame.from_dict与orient='index'一起使用：

df = pd.DataFrame.from_dict(records, orient='index')
print (df)
   name salary
0  John   5000
1   Bob   3500

编辑-对于record的第一个值，传递到嵌套列表：

df = pd.DataFrame([records[0]])
print (df)
   name salary
0  John   5000

Answer 2

您可以结合使用https://github.com/adjust/cordova_sdk/issues/40和DataFrame.from_dict()：

records = {0:{'name':'John', 'salary':'5000'}, 1:{'name':'Bob', 'salary':'3500'}}
pd.DataFrame.from_dict(records).T

输出

+----+-------+--------+
|    | name  | salary |
+----+-------+--------+
| 0  | John  |   5000 |
| 1  | Bob   |   3500 |
+----+-------+--------+

编辑只获取第一条记录

df[df.index==0]

+----+-------+--------+
|    | name  | salary |
+----+-------+--------+
| 0  | John  |   5000 |
+----+-------+--------+

将字典词典中的单个条目转换为以键为列的数据框

2 个答案: