Python dict를 데이터 프레임으로 변환

다음과 같은 Python 사전이 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 유니 코드 날짜이고 값은 정수입니다. 날짜와 해당 값을 두 개의 별도 열로 사용하여 이것을 팬더 데이터 프레임으로 변환하고 싶습니다. 예 : col1 : 날짜 col2 : DateValue (날짜는 여전히 유니 코드이고 날짜 값은 여전히 ​​정수임)

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

이 방향으로 도움을 주시면 감사하겠습니다. 팬더 문서 에서이 문제를 해결하는 데 도움이되는 리소스를 찾을 수 없습니다.

하나의 솔루션 이이 dict의 각 키-값 쌍을 dict로 변환하여 전체 구조가 dict의 dict가 된 다음 각 행을 개별적으로 데이터 프레임에 추가 할 수 있다는 것을 알고 있습니다. 그러나 더 쉬운 방법이 있고 더 직접적인 방법이 있는지 알고 싶습니다.

지금까지 dict를 시리즈 객체로 변환하려고 시도했지만 열 사이의 관계를 유지하지 않는 것 같습니다.

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

여기서 오류는 스칼라 값으로 DataFrame 생성자를 호출 한 이후입니다 (값이 list / dict / ... 일 것으로 예상됩니다 (예 : 여러 열이 있음)).

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

사전에서 항목을 가져올 수 있습니다 (예 : 키-값 쌍).

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

그러나 Series 생성자를 전달하는 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

키를 해당 데이터 프레임의 열이되고 값을 행 값이되도록하려는 팬더 데이터 프레임으로 사전을 변환 할 때 다음과 같이 사전을 괄호로 묶을 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

그것은 두통을 덜어주었습니다.

편집 : pandas docsdata 에서 DataFrame 생성자 의 매개 변수에 대한 한 가지 옵션 은 사전 목록입니다. 여기에 하나의 사전이 포함 된 목록을 전달합니다.

pandas.DataFrame()여기에 직접 사용하는 다른 답변에 설명 된 것처럼 생각하는대로 작동하지 않습니다.

당신이 할 수있는 것은 사용하는 것입니다 pandas.DataFrame.from_dict와orient='index' 다음 .

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

사전 항목을 DataFrame 생성자에 전달하고 열 이름을 지정하십시오. 그런 다음 Date열을 구문 분석하여 Timestamp값 을 가져옵니다 .

python 2.x와 3.x의 차이점에 유의하십시오.

파이썬 2.x에서 :

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

Python 3.x에서 : (추가 '목록'필요)

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

특히 ps, 나는 행 지향 예제가 도움이된다는 것을 알았습니다. 종종 레코드가 외부에 저장되는 방식입니다.

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

팬더에는 dict를 데이터 프레임으로 변환하는 기능 이 내장되어 있습니다 .

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

데이터의 경우 아래와 같이 변환 할 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)

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

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

import pandas as pd

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

필자의 경우 dict의 키와 값이 DataFrame의 열과 값이되기를 원했습니다. 그래서 나를 위해 일한 유일한 것은 :

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)

별도의 색인 열을 원했기 때문에 이것이 나를 위해 일한 것입니다.

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

dict를 인수로 받아들이고 dict의 키를 색인으로, 값을 열로 사용하여 데이터 프레임을 리턴합니다.

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

이것이 나를 위해 일한 방법입니다.

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

이게 도움이 되길 바란다

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

yourDict.keys()내부를 캡슐화하지 않으면 list()모든 키와 값이 모든 열의 모든 행에 배치됩니다. 이처럼 :

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...

그러나 추가 list()하면 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 ...

이 작업을 여러 번 실행했으며 function에서 만든 get_max_Path()예제 사전이 있으며 샘플 사전을 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}

이것을 데이터 프레임으로 변환하기 위해 다음을 실행했습니다.

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

별도의 인덱스가있는 간단한 두 개의 열 데이터 프레임을 반환합니다.

index 0 0 2 0.309750 1 3 0.441318

사용하여 열의 이름을 바꾸십시오. f.rename(columns={'index': 'Column1', 0: 'Column2'}, inplace=True)

사전을 만들 때 데이터 형식을 약간 변경 한 다음 쉽게 DataFrame으로 변환 할 수 있다고 생각합니다.

입력:

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

산출:

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

입력:

aframe=DataFrame(a)

출력 : 귀하의 DataFrame이 될 것입니다

Sublime 또는 Excel과 같은 곳에서 텍스트 편집을 사용해야합니다.