pandas：从字典创建数据框答案

【问题标题】：pandas: creating a dataframe from a dictionarypandas：从字典创建数据框
【发布时间】：2017-07-03 03:08:41
【问题描述】：

拿词典：

dict = {'a':'ham', 'b': 'ham', 'c': 'chicken', 'd': 'beef', 'e': 'chicken'}

如何获取此字典并将其转换为以列为值的数据框？即我想要一个数据框显示：

   ham   chicken  beef
0   a       c       d
1   b       e

似乎根本无法得到这种形式！

谢谢

这是一个不同的问题，另一个只是询问如何将字典的值放入数据框中，我在询问如何获得我概述的特定表格

【问题讨论】：

这是一个不同的问题，我不知道为什么这被标记为重复
顺序重要吗？您可能需要将其转换为某种记录形式的有序数据。

标签： python pandas

【解决方案1】：

一点点转换“魔法”：

import pandas as pd

d = {'a':'ham', 'b': 'ham', 'c': 'chicken', 'd': 'beef', 'e': 'chicken'}

new_dict = dict()
for key in d:
    col = d[key]
    try:
        new_dict[col].append(key)
    except:
        new_dict[col] = [key]

df = pd.DataFrame.from_dict(new_dict, orient='index').transpose()
print(df)

#   chicken ham  beef
# 0       c   a     d
# 1       e   b  None

首先，浏览您的原始字典并在名为new_dict 的新字典中创建一个列表。从这个电话from_dict() 和orient='index'。

【讨论】：

【解决方案2】：

我看到 Jan 刚刚发布了一个很好的答案，但我想表明您也可以使用 defaultdict 和列表推导来做到这一点。

import pandas as pd
from collections import defaultdict

dict1 = {'a':'ham', 'b': 'ham', 'c': 'chicken', 'd': 'beef', 'e': 'chicken'}

# Set the default as an empty list to store multiple strings with an order
reversed_dict = defaultdict(list)

# Reverse the key-value pairs
for k, v in dict1.items():
    reversed_dict[v].append(k)

# Convert each list to a Series and make the dataframe
pd.DataFrame(dict([(k, pd.Series(v)) for k, v in reversed_dict.items()]))

#   beef chicken ham
# 0    d       c   a
# 1  NaN       e   b

【讨论】：