将 <class 'dict'> 转换为 pandas DataFrame答案

【问题标题】：convert <class 'dict'> to pandas DataFrame将 <class 'dict'> 转换为 pandas DataFrame
【发布时间】：2021-07-16 16:13:54
【问题描述】：

如何将这个转换为 pandas DataFrame

{0: array([[32660, 28584, 29515, ..., 33589, 30393, 32111],
       [32401, 29686, 30142, ..., 33693, 31156, 31867],
       [32152, 30873, 30402, ..., 33564, 31729, 31504],
       ...,
       [35969, 36967, 35417, ..., 34458, 35129, 33801],
       [36215, 37024, 34740, ..., 34762, 34381, 33896],
       [35686, 36373, 33853, ..., 34721, 33456, 33680]])}

我尝试了很多语法，但都不起作用。

请帮忙

【问题讨论】：

你的输出数据框应该是什么格式？它应该有多少列？发布一个示例数据框。
我有一个很大的 dict DataFrame，它由 255 行和 1500 多列组成。所以要使用这些数据，我应该首先将其转换为 pandas

标签： python pandas dataframe dictionary tuples

【解决方案1】：

根据您的列数调整以下代码并为其指定适当的列名。

from numpy import array
import pandas as pd

dct = {0: array([[32660, 28584, 29515, 33589, 30393, 32111],
       [32401, 29686, 30142,  33693, 31156, 31867],
       [32152, 30873, 30402,  33564, 31729, 31504],
       [35969, 36967, 35417, 34458, 35129, 33801],
       [36215, 37024, 34740, 34762, 34381, 33896],
       [35686, 36373, 33853, 34721, 33456, 33680]])}

df = pd.DataFrame(dct[0], columns = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'])

	A	B	C	D	E	F
0	32660	28584	29515	33589	30393	32111
1	32401	29686	30142	33693	31156	31867
2	32152	30873	30402	33564	31729	31504
3	35969	36967	35417	34458	35129	33801
4	36215	37024	34740	34762	34381	33896
5	35686	36373	33853	34721	33456	33680

编辑：没有列名

df = pd.DataFrame(dct[0])

	0	1	2	3	4	5
0	32660	28584	29515	33589	30393	32111
1	32401	29686	30142	33693	31156	31867
2	32152	30873	30402	33564	31729	31504
3	35969	36967	35417	34458	35129	33801
4	36215	37024	34740	34762	34381	33896
5	35686	36373	33853	34721	33456	33680

【讨论】：

在这种情况下我同意你的看法，但在我的情况下，我有 255 行和 1500 多列。
如果您的数据没有列名，请省略 columns = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'] 部分。