Python字典轉Dataframe操作詳解

1、引言

數據處理是現代生活中使用最廣泛的技能之一。在數據科學研究中，數據經常以多種形式呈現，例如Excel電子表格、各種數據庫以及Python字典等。Python字典是一種非常強大的數據結構，它可以存儲多種類型的數據，並且可以非常方便地進行操作。本文將詳細闡述Python字典如何轉換為Dataframe，並提供各種不同的轉換方式。

2、Python字典轉Dataframe操作

2.1 字典轉Dataframe

在Python中，我們可以使用pandas庫中的”dataframe”功能將字典轉換為數據幀。數據幀是二維表格，可以使用行和列進行查找。 使用pandas dataframe功能將字典轉換為數據幀的代碼格式如下:

“`
import pandas as pd

# 字典
data = {‘姓名’: [‘小明’, ‘小剛’, ‘小紅’],
‘性別’: [‘男’, ‘男’, ‘女’],
‘年齡’: [15, 16, 14]}

# 將字典轉換為dataframe
df = pd.DataFrame(data)

print(df)
“`

輸出結果為：

“`
姓名 性別 年齡
0 小明 男 15
1 小剛 男 16
2 小紅 女 14
“`

2.2 Dataframe到字典的轉換

我們可以使用to_dict()方法將pandas數據幀轉換為Python字典。

“`
import pandas as pd

# 字典
data = {‘姓名’: [‘小明’, ‘小剛’, ‘小紅’],
‘性別’: [‘男’, ‘男’, ‘女’],
‘年齡’: [15, 16, 14]}

# 將字典轉換為dataframe
df = pd.DataFrame(data)

print(df.to_dict())
“`

輸出結果為：

“`
{‘姓名’: {0: ‘小明’, 1: ‘小剛’, 2: ‘小紅’}, ‘性別’: {0: ‘男’, 1: ‘男’, 2: ‘女’}, ‘年齡’: {0: 15, 1: 16, 2: 14}}
“`

2.3 創建一個空DataFrame

我們可以使用pandas的DataFrame()方法函數來創建一個空的數據幀。

“`
import pandas as pd

# 創建一個空的dataframe
df = pd.DataFrame(columns=[‘姓名’, ‘年齡’, ‘性別’])

print(df)
“`

輸出結果為：

“`
Empty DataFrame
Columns: [姓名, 年齡, 性別]
Index: []
“`

2.4 字典嵌套Dataframe

當字典中包含其他字典時，我們可以使用pandas將其轉換為嵌套數據幀。下面是一個示例代碼：

“`
import pandas as pd

# 字典
data = {‘小明’: {‘性別’: ‘男’, ‘年齡’: 15},
‘小紅’: {‘性別’: ‘女’, ‘年齡’: 14},
‘小剛’: {‘性別’: ‘男’, ‘年齡’: 16}}

# 將字典轉換為dataframe
df = pd.DataFrame.from_dict({(i,j): data[i][j]
for i in data.keys()
for j in data[i].keys()},
orient=’index’)

# 修改列名
df.index.names = [‘姓名’, ‘信息’]
df.columns = [‘值’]

print(df)
“`

輸出結果為：

“`
值
姓名 信息
小明 性別 男
年齡 15
小紅 性別 女
年齡 14
小剛 性別 男
年齡 16
“`

3、小標題

3.1 使用pandas將JSON轉換為Dataframe

如果我們有一個JSON文件，我們可以使用pandas將其轉換為數據幀。

“`
import pandas as pd
import json

# JSON數據
data = ‘{“name”: “小明”, “性別”: “男”, “年齡”: 15}’

# 將json轉換為字典
data_dict = json.loads(data)

# 將字典轉換為dataframe
df = pd.DataFrame.from_dict(data_dict, orient=’index’)
df = df.transpose()
print(df)
“`

輸出結果為：

“`
name 性別 年齡
0 小明 男 15
“`

3.2 使用pandas將CSV文件轉換為Dataframe

如果我們有一個CSV文件，我們可以使用pandas將其轉換為數據幀。

“`
import pandas as pd

# 讀取csv文件
df = pd.read_csv(‘example.csv’)

# 輸出數據幀
print(df)
“`

輸出結果為：

“`
name 性別 年齡
0 小明 男 15
1 小剛 男 16
2 小紅 女 14
“`

3.3 使用索引設置數據幀的列

我們可以使用列索引來從字典中選取指定的列以創建數據幀。

“`
import pandas as pd

data = [{‘姓名’: ‘小明’, ‘性別’: ‘男’, ‘年齡’: 15},
{‘姓名’: ‘小剛’, ‘性別’: ‘男’, ‘年齡’: 16},
{‘姓名’: ‘小紅’, ‘性別’: ‘女’, ‘年齡’: 14}]

# 將字典列錶轉換為DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=[‘姓名’, ‘性別’, ‘年齡’])

print(df)
“`

輸出結果為：

“`
姓名 性別 年齡
0 小明 男 15
1 小剛 男 16
2 小紅 女 14
“`

4、總結

Python字典是非常有用的數據結構，可以在數據科學研究中使用。本文討論了如何將Python字典轉換為數據幀。使用示例代碼展示了各種方法。通過本文介紹的內容，我們可以更加深入實際開發中的數據處理問題，提高我們的數據處理技能。