Python：将奇怪的字典转换为熊猫数据框架

我有一本这样的字典：

result = 
{'Var1': [2.0,2.0,2.0,2.0,2.0,2.0,2.0,2.0,2.0,2.0,2.0,2.0,0.0,0.0,0.0,0.0],
 'Var2': [2.0,2.0,2.0,0.0,2.0,2.0,2.0,0.0,2.0,2.0,2.0,0.0,2.0,2.0,2.0,0.0]}

我需要得到一个如下所示的数据帧：

   Var1   Var2
1   2.0    2.0
2   2.0    2.0
3   2.0    2.0
4   2.0    0.0
..   ..     ..

我试着这样做：

pd.DataFrame(result.items(), columns=['A', 'B']).T

我得到了类似的结果：

                           0                             1
A                        Var1                         Var2
B   [2.0, 2.0, 2.0, 2.0, ...]    [2.0, 2.0, 2.0, 0.0, ...]

---

有人能指导我如何解决这个问题吗？谢谢

您可以使用dict中的Pandas数据帧来阅读字典

pd.DataFrame.from_dict(result)

编辑

方向：{'columns'，'index'}

数据的“方向”。如果传递的dict的键应该是结果数据帧的列，则传递“columns”默认值。否则，如果键应该是行，则传递“index”

pd.DataFrame.from_dict(result,orient='columns')

输出：

如果要使用字典的键信息作为索引，可以使用索引的方向

输出：

---

您可以使用字典中的数据框来阅读字典

pd.DataFrame.from_dict(result)

编辑

方向：{'columns'，'index'}

数据的“方向”。如果传递的dict的键应该是结果数据帧的列，则传递“columns”默认值。否则，如果键应该是行，则传递“index”

pd.DataFrame.from_dict(result,orient='columns')

输出：

如果要使用字典的键信息作为索引，可以使用索引的方向

输出：

---

您只需要默认构造函数：

pd.DataFrame(result)
#    Var1  Var2
#0    2.0   2.0
#1    2.0   2.0
#....

---

您只需要默认构造函数：

pd.DataFrame(result)
#    Var1  Var2
#0    2.0   2.0
#1    2.0   2.0
#....

---

答案已经呈现，但只是想让它了解它是如何工作的

在构造数据帧时

Pandas DataFrame可能包含不同类型的数据，如带有标记轴行和列的二维表格数据结构，或作为系列对象的类似dict的容器。 它具有的属性参数示例

 DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None,copy=False)

查看文档的参数部分，因此，在从字典构造DataFrame时，可以使用参数数据 因此，在您的情况下，在从dict对象构建数据帧时使用参数数据是合适的

>>> pd.DataFrame(data=result)
    Var1  Var2
0    2.0   2.0
1    2.0   2.0
2    2.0   2.0
3    2.0   0.0
4    2.0   2.0
5    2.0   2.0
6    2.0   2.0
7    2.0   0.0
8    2.0   2.0
9    2.0   2.0
10   2.0   2.0
11   2.0   0.0
12   0.0   2.0
13   0.0   2.0
14   0.0   2.0
15   0.0   0.0

或

上面应该是结果数据框的列，传递“columns”默认值。否则，如果键应该是行，则传递“index”。

---

答案已经呈现，但只是想让它了解它是如何工作的

在构造数据帧时

Pandas DataFrame可能包含不同类型的数据，如带有标记轴行和列的二维表格数据结构，或作为系列对象的类似dict的容器。 它具有的属性参数示例

 DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None,copy=False)

查看文档的参数部分，因此，在从字典构造DataFrame时，可以使用参数数据 因此，在您的情况下，在从dict对象构建数据帧时使用参数数据是合适的

>>> pd.DataFrame(data=result)
    Var1  Var2
0    2.0   2.0
1    2.0   2.0
2    2.0   2.0
3    2.0   0.0
4    2.0   2.0
5    2.0   2.0
6    2.0   2.0
7    2.0   0.0
8    2.0   2.0
9    2.0   2.0
10   2.0   2.0
11   2.0   0.0
12   0.0   2.0
13   0.0   2.0
14   0.0   2.0
15   0.0   0.0

或

上面应该是结果数据框的列，传递“columns”默认值。否则，如果键应该是行，则传递“index”。 我会提到orient参数来解释，作为一个额外的点；我会提到orient参数来解释，作为一个额外的点；pd.DataFrameresult？pd.DataFrameresult？