Python dict를 데이터 프레임으로 변환

Python dict를 데이터 프레임으로 변환

다음과 같은 Python 사전을 가지고 있습니다.

{u'2012-06-08': 388,
 u'2012-06-09': 388,
 u'2012-06-10': 388,
 u'2012-06-11': 389,
 u'2012-06-12': 389,
 u'2012-06-13': 389,
 u'2012-06-14': 389,
 u'2012-06-15': 389,
 u'2012-06-16': 389,
 u'2012-06-17': 389,
 u'2012-06-18': 390,
 u'2012-06-19': 390,
 u'2012-06-20': 390,
 u'2012-06-21': 390,
 u'2012-06-22': 390,
 u'2012-06-23': 390,
 u'2012-06-24': 390,
 u'2012-06-25': 391,
 u'2012-06-26': 391,
 u'2012-06-27': 391,
 u'2012-06-28': 391,
 u'2012-06-29': 391,
 u'2012-06-30': 391,
 u'2012-07-01': 391,
 u'2012-07-02': 392,
 u'2012-07-03': 392,
 u'2012-07-04': 392,
 u'2012-07-05': 392,
 u'2012-07-06': 392}

키는 Unicode 날짜이고 값은 정수입니다.날짜 및 해당 값을 두 개의 컬럼으로 나누어 판다 데이터 프레임으로 변환하고 싶습니다.예: col1: Dates col2: DateValue(날짜는 Unicode이고 날짜 값은 정수)

     Date         DateValue
0    2012-07-01    391
1    2012-07-02    392
2    2012-07-03    392
.    2012-07-04    392
.    ...           ...
.    ...           ...

이 방향에서 어떤 도움이라도 주시면 감사하겠습니다.팬더 문서에 대한 자료를 찾을 수 없습니다.

이 dict의 각 키와 값의 쌍을 dict로 변환하여 전체 구조를 dicts의 dict로 만든 다음 각 행을 데이터 프레임에 개별적으로 추가할 수 있습니다.하지만 더 쉽고 직접적인 방법이 있는지 알고 싶습니다.

지금까지 dict를 직렬 객체로 변환하려고 했지만 열 간의 관계가 유지되지 않는 것 같습니다.

s  = Series(my_dict,index=my_dict.keys())

여기서의 오류는 스칼라 값을 사용하여 DataFrame 생성자를 호출한 이후(즉, 값이 목록/딕트/...가 될 것으로 예상됨)입니다. 즉, 여러 열이 있습니다.

pd.DataFrame(d)
ValueError: If using all scalar values, you must must pass an index

사전에서 항목(키-값 쌍)을 가져올 수 있습니다.

In [11]: pd.DataFrame(d.items())  # or list(d.items()) in python 3
Out[11]:
             0    1
0   2012-07-02  392
1   2012-07-06  392
2   2012-06-29  391
3   2012-06-28  391
...

In [12]: pd.DataFrame(d.items(), columns=['Date', 'DateValue'])
Out[12]:
          Date  DateValue
0   2012-07-02        392
1   2012-07-06        392
2   2012-06-29        391

하지만 시리즈 컨스트럭터를 통과하는 것이 더 합리적이라고 생각합니다.

In [21]: s = pd.Series(d, name='DateValue')
Out[21]:
2012-06-08    388
2012-06-09    388
2012-06-10    388

In [22]: s.index.name = 'Date'

In [23]: s.reset_index()
Out[23]:
          Date  DateValue
0   2012-06-08        388
1   2012-06-09        388
2   2012-06-10        388

사전을 팬더 데이터 프레임으로 변환할 때 키를 해당 데이터 프레임의 열로 하고 값을 행 값으로 하는 경우 다음과 같이 사전 주위에 괄호를 둘 수 있습니다.

>>> dict_ = {'key 1': 'value 1', 'key 2': 'value 2', 'key 3': 'value 3'}
>>> pd.DataFrame([dict_])

    key 1     key 2     key 3
0   value 1   value 2   value 3

두통을 좀 덜어줬으니 누군가 도움이 됐으면 좋겠네요!

편집: 팬더 문서에서 팬더에 대한 한 가지 옵션은dataData Frame data data data data data data data 。여기 사전 한 권이 들어 있는 목록을 전달하고 있습니다.

다른 답변에서 설명한 바와 같이pandas.DataFrame()여기 직접 와서는 생각대로 되지 않을 겁니다.

에서 사용할 수 있는 것은 다음과 같습니다.

In[7]: pandas.DataFrame.from_dict({u'2012-06-08': 388,
 u'2012-06-09': 388,
 u'2012-06-10': 388,
 u'2012-06-11': 389,
 u'2012-06-12': 389,
 .....
 u'2012-07-05': 392,
 u'2012-07-06': 392}, orient='index', columns=['foo'])
Out[7]: 
            foo
2012-06-08  388
2012-06-09  388
2012-06-10  388
2012-06-11  389
2012-06-12  389
........
2012-07-05  392
2012-07-06  392

사전의 항목을 DataFrame 생성자에게 전달하고 열 이름을 지정합니다.에 그, 를, 를, 를을 해석합니다.Date하는 컬럼Timestamp★★★★★★ 。

python 2.x 와 3.x 의 차이점에 주의해 주세요.

python 2.x의 경우:

df = pd.DataFrame(data.items(), columns=['Date', 'DateValue'])
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

Python 3.x의 경우: (추가 '리스트' 필요)

df = pd.DataFrame(list(data.items()), columns=['Date', 'DateValue'])
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

p.s. 특히, 저는 Row-Orientive의 예가 도움이 된다는 것을 알게 되었습니다. 그 이유는 대개 레코드가 외부에 저장되기 때문입니다.

https://pbpython.com/pandas-list-dict.html

팬더에는 dict를 데이터 프레임으로 변환하는 기능이 내장되어 있습니다.

pd.DataFrame.from_dict(dictionaryObject,orient='index')

데이터의 경우 다음과 같이 변환할 수 있습니다.

import pandas as pd
your_dict={u'2012-06-08': 388,
 u'2012-06-09': 388,
 u'2012-06-10': 388,
 u'2012-06-11': 389,
 u'2012-06-12': 389,
 u'2012-06-13': 389,
 u'2012-06-14': 389,
 u'2012-06-15': 389,
 u'2012-06-16': 389,
 u'2012-06-17': 389,
 u'2012-06-18': 390,
 u'2012-06-19': 390,
 u'2012-06-20': 390,
 u'2012-06-21': 390,
 u'2012-06-22': 390,
 u'2012-06-23': 390,
 u'2012-06-24': 390,
 u'2012-06-25': 391,
 u'2012-06-26': 391,
 u'2012-06-27': 391,
 u'2012-06-28': 391,
 u'2012-06-29': 391,
 u'2012-06-30': 391,
 u'2012-07-01': 391,
 u'2012-07-02': 392,
 u'2012-07-03': 392,
 u'2012-07-04': 392,
 u'2012-07-05': 392,
 u'2012-07-06': 392}

your_df_from_dict=pd.DataFrame.from_dict(your_dict,orient='index')
print(your_df_from_dict)

이것은 나에게 효과가 있었다.왜냐하면 나는 별도의 인덱스 컬럼을 갖고 싶었기 때문이다.

df = pd.DataFrame.from_dict(some_dict, orient="index").reset_index()
df.columns = ['A', 'B']

pd.DataFrame({'date' : dict_dates.keys() , 'date_value' : dict_dates.values() })

제가 찾은 가장 간단한 방법은 빈 데이터 프레임을 만들고 dict를 추가하는 것입니다.여러분은 판다들에게 지수에 신경 쓰지 말라고 말해야 합니다. 그렇지 않으면 여러분은 오류를 얻게 될 것입니다.TypeError: Can only append a dict if ignore_index=True

import pandas as pd
mydict = {'foo': 'bar'}
df = pd.DataFrame()
df = df.append(mydict, ignore_index=True)

저는 이렇게 동작했습니다.

df= pd.DataFrame([d.keys(), d.values()]).T
df.columns= ['keys', 'values']  # call them whatever you like

이게 도움이 됐으면 좋겠다

사전의 키와 값을 다음과 같이 새 데이터 프레임에 전달할 수도 있습니다.

import pandas as pd

myDict = {<the_dict_from_your_example>]
df = pd.DataFrame()
df['Date'] = myDict.keys()
df['DateValue'] = myDict.values()

제 경우 dict의 키와 값이 DataFrame의 열과 값이 되기를 원했습니다.그래서 나한테 효과가 있었던 건

data = {'adjust_power': 'y', 'af_policy_r_submix_prio_adjust': '[null]', 'af_rf_info': '[null]', 'bat_ac': '3500', 'bat_capacity': '75'} 

columns = list(data.keys())
values = list(data.values())
arr_len = len(values)

pd.DataFrame(np.array(values, dtype=object).reshape(1, arr_len), columns=columns)

dict를 인수로 받아들이고 dict 키를 인덱스로, 값을 열로 하여 데이터 프레임을 반환합니다.

def dict_to_df(d):
    df=pd.DataFrame(d.items())
    df.set_index(0, inplace=True)
    return df

사전을 만들 때 데이터 형식을 변경할 수 있고, 그러면 Data Frame으로 쉽게 변환할 수 있다고 생각합니다.

입력:

a={'Dates':['2012-06-08','2012-06-10'],'Date_value':[388,389]}

출력:

{'Date_value': [388, 389], 'Dates': ['2012-06-08', '2012-06-10']}

입력:

aframe=DataFrame(a)

출력: 데이터 프레임이 됩니다.

Sublime이나 Excel 같은 곳에서 텍스트 편집을 사용하면 됩니다.

d = {'Date': list(yourDict.keys()),'Date_Values': list(yourDict.values())}
df = pandas.DataFrame(data=d)

캡슐화하지 않으면yourDict.keys()의 내부에list()그러면 모든 키와 값이 각 열의 모든 행에 배치됩니다.다음과 같이 합니다.

Date \ 0 (2012-06-08, 2012-06-09, 2012-06-10, 2012-06-1...
1 (2012-06-08, 2012-06-09, 2012-06-10, 2012-06-1...
2 (2012-06-08, 2012-06-09, 2012-06-10, 2012-06-1...
3 (2012-06-08, 2012-06-09, 2012-06-10, 2012-06-1...
4 (2012-06-08, 2012-06-09, 2012-06-10, 2012-06-1...

단, 추가함으로써list()결과는 다음과 같습니다.

Date Date_Values 0 2012-06-08 388 1 2012-06-09 388 2 2012-06-10 388 3 2012-06-11 389 4 2012-06-12 389 ...

포인트는 각 요소를 data Farame에 넣는 방법입니다.행 단위:

'pd.DataFrame(dic.items(), columns=['Date', 'Value'])'

또는 열 단위:

'pd.DataFrame([dic])'

나는 이것을 몇 번인가 접했고 내가 함수로 만든 예제 사전을 가지고 있다.get_max_Path()샘플 딕셔너리를 반환합니다.

{2: 0.3097502930247044, 3: 0.4413177909384636, 4: 0.5197224051562838, 5: 0.5717654946470984, 6: 0.6063959031223476, 7: 0.6365209824708223, 8: 0.655918861281035, 9: 0.680844386645206}

이를 데이터 프레임으로 변환하기 위해 다음을 실행했습니다.

df = pd.DataFrame.from_dict(get_max_path(2), orient = 'index').reset_index()

별도의 인덱스가 있는 단순 두 열 데이터 프레임을 반환합니다.

index 0 0 2 0.309750 1 3 0.441318

다음을 사용하여 열 이름 바꾸기f.rename(columns={'index': 'Column1', 0: 'Column2'}, inplace=True)

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/18837262/convert-python-dict-into-a-dataframe