在python的AWS Rekognition输出中保持字典元素的顺序相同

我正在使用AWS Rekognion来研究情绪输出。这是我的代码：

photo = 'InVacation.jpg'

image = Image.open(photo)
stream = io.BytesIO()
image.save(stream,format="JPEG")
image_binary = stream.getvalue()

response = client.detect_faces(
    Image={'Bytes':image_binary},
    Attributes=['ALL']
    )
response

问题是每次我处理多张照片时，情绪类型的顺序都会发生变化。例如：

response['FaceDetails'][0]["Emotions"]

[{'Type': 'DISGUSTED', 'Confidence': 3.6973443031311035},
 {'Type': 'HAPPY', 'Confidence': 1.150834321975708},
 {'Type': 'ANGRY', 'Confidence': 4.140467643737793},
 {'Type': 'CALM', 'Confidence': 70.42333221435547},
 {'Type': 'CONFUSED', 'Confidence': 9.918739318847656},
 {'Type': 'SAD', 'Confidence': 4.620922565460205},
 {'Type': 'SURPRISED', 'Confidence': 6.048351764678955}]

使用相同的代码，第二张照片生成：

[{'Type': 'SAD', 'Confidence': 4.620922565460205},
 {'Type': 'ANGRY', 'Confidence': 4.140467643737793},
 {'Type': 'CONFUSED', 'Confidence': 9.918739318847656},
 {'Type': 'CALM', 'Confidence': 70.42333221435547},
 {'Type': 'DISGUSTED', 'Confidence': 3.6973443031311035},
 {'Type': 'HAPPY', 'Confidence': 1.150834321975708},
 {'Type': 'SURPRISED', 'Confidence': 6.048351764678955}]

在第一次试验中，输出的顺序是：恶心，高兴。。。惊讶然而，在第二次审判中，顺序变为：悲伤，愤怒。。。很惊讶

订单输出中的更改成为一个问题，因为我想循环浏览多张照片，并将

置信度值存储在一组行中。例如：

FaceEmotions = pd.DataFrame(response['FaceDetails'][0]["Emotions"])
awsConfidence = FaceEmotions[["Confidence"]].T
awsConfidence.columns = ["Surprised", "Happy", "Calm", "Sad", "Disgusted", "Angry", "Confused"]
awsConfidence

           Surprised     Happy       Calm       Sad Disgusted      Angry    Confused
Confidence  3.697344  6.048352  70.423332  4.620923  1.150834   9.918739    4.140468
Confidence  5.623224  3.032444  40.413132  6.420921  2.400834   1.118739    7.140412
And so on...

我必须在
bot3
模块中更改什么设置，以保持输出上的订单类型不变？
您可以通过按类型对值进行排序，然后进行转置并设置正确的索引，使数据帧与熊猫保持一致：

#Supposing x is the array you get
df1 = pd.DataFrame(x).sort_values(by='Type').\
    set_index('Type').T.reset_index().drop('index', axis= 1)

然后，您可以轻松地连接生成的数据帧：

dfc = pd.concat([df1,df2,df3])

请尝试收集。订购信息

谢谢。今晚我要试试。