Konvertiere Python dict in ein DataFrame

Question

Ich habe ein Python-Dictionary:

{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}

Ich möchte dies in ein Pandas-Dataframe umwandeln, indem ich die Daten und ihre entsprechenden Werte als zwei separate Spalten habe; das erwartete Ergebnis sieht wie folgt aus:

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

Gibt es einen direkten Weg, dies zu tun?

Answer 1

Der Fehler hier ist, da der DataFrame-Konstruktor mit skalaren Werten aufgerufen wird (wo es erwartet wird, dass Werte eine Liste/Dictionary/... sind, also mehrere Spalten haben):

pd.DataFrame(d)
ValueError: Wenn alle Skalarwerte verwendet werden, müssen Sie einen Index übergeben

Sie könnten die Elemente aus dem Dictionary nehmen (also die Schlüssel-Wert-Paare):

In [11]: pd.DataFrame(d.items())  # oder 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=['Datum', 'Datumswert'])
Out[12]:
          Datum  Datumswert
0   2012-07-02        392
1   2012-07-06        392
2   2012-06-29        391

Aber ich denke, es macht mehr Sinn, den Series-Konstruktor zu übergeben:

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

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

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

Answer 2

Beim Umwandeln eines Wörterbuchs in ein Pandas-DataFrame, bei dem Sie möchten, dass die Schlüssel die Spalten des DataFrames sind und die Werte die Zeilenwerte sind, können Sie einfach Klammern um das Wörterbuch setzen, wie hier:

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

    Schlüssel 1   Schlüssel 2   Schlüssel 3
0   Wert 1       Wert 2       Wert 3

EDIT: In den Pandas-Dokumenten ist eine Option für den Daten-Parameter im DataFrame-Konstruktor eine Liste von Wörterbüchern. Hier übergeben wir eine Liste mit einem Wörterbuch darin.

Answer 3

Wie in einer anderen Antwort erklärt, wird die Verwendung von pandas.DataFrame() hier direkt nicht so funktionieren, wie du denkst.

Was du tun kannst, ist pandas.DataFrame.from_dict mit orient='index' zu verwenden:

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

Answer 4

Übergeben Sie die Elemente des Wörterbuchs an den DataFrame-Konstruktor und geben Sie die Spaltennamen an. Danach die Date-Spalte parsen, um Timestamp-Werte zu erhalten.

Beachten Sie den Unterschied zwischen Python 2.x und 3.x:

In Python 2.x:

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

In Python 3.x: (erfordert eine zusätzliche 'list')

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

Answer 5

p.s. insbesondere habe ich rowbasierte Beispiele hilfreich gefunden; da dies oft ist, wie Datensätze extern gespeichert sind.

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