Python 将字典字典中的单个条目转换为以键为列的数据帧

提供字典，例如：

records = {0:{'name':'John', 'salary':'5000'}, 1:{'name':'Bob', 'salary':'3500'}}

如果我想获取并存储（csv）数据帧，例如：

name  salary
John   5000

通过使用记录[0]作为访问内部词典的方式，我将如何做到这一点

我试过：

df = pd.DataFrame(records[0], index=[0])

df= pd.DataFrame(list(records[0].values()), columns=list(records[0].keys()))

df= pd.DataFrame.from_dict(records[key], orient='columns')

但是它们都没有按预期工作（第二个给了我一个错误，第一个和最后一个只有一列）

与

orient='index'

一起使用：

df = pd.DataFrame.from_dict(records, orient='index')
print (df)
   name salary
0  John   5000
1   Bob   3500

编辑-对于

记录的第一个值

传递到嵌套列表：

df = pd.DataFrame([records[0]])
print (df)
   name salary
0  John   5000

---

您可以使用和的组合：

输出

+----+-------+--------+
|    | name  | salary |
+----+-------+--------+
| 0  | John  |   5000 |
| 1  | Bob   |   3500 |
+----+-------+--------+

编辑 只为了获得第一张唱片

df[df.index==0]

---

我只想将第一个条目转换为数据帧。我不想两者都转换，我已经知道怎么做了。我不想把它全部转换成一个数据帧，因为我正在处理一个有数千个条目的字典，我将在迭代字典的过程中每一步都做这个操作。字典来自一个大于500mb的csv文件，因此在每次迭代时将整个文件转换为数据帧和索引将花费太多时间。@MohamadMoustafa您是将整个文件转换为csv表还是仅转换为子集？您使用的是一个字典，这样您就可以在将字典转换为数据帧之前，只遍历dict并保留您想要的内容。（或读取csv行并将所需内容放入数据框中）。使用此选项仅打开第一个条目-

pd.dataframe。从_dict（[records[0]]，orient='columns'）

I使用_dict将使用csv文件创建的整个数据框转换为dict。然后，我循环每个“行”（dict内的dict），进行更改，将“行”转换为数据框，并将其附加到空的csv文件中。字典并不总是以特定的方式排序。在选择所需数据之前，您是否以某种方式进行订购？原始词典是如何创建的？您总是只需要第一个值吗？使用pandas从csv文件创建数据帧>转到dict>开始循环：：用于输入dict:循环每个“行”>添加两个字段>将行附加到初始空csv文件>结束循环为什么需要pandas写入csv文件？您只需将字典写入csv:nice输出表示。

df[df.index==0]

+----+-------+--------+
|    | name  | salary |
+----+-------+--------+
| 0  | John  |   5000 |
+----+-------+--------+