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pandas的DataFrame提供了數(shù)據(jù)分析的功能，可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列的操作，如果將一個(gè)Python中的字典data轉(zhuǎn)化為了Pandas中的DataFrame對(duì)象，這樣字典就作為了數(shù)據(jù)源。那你知道如何轉(zhuǎn)換嗎？本文介紹python字典轉(zhuǎn)DataFrame的方法：1、將字典轉(zhuǎn)變?yōu)镾eries，再轉(zhuǎn)為DataFrame。2、使用DataFrame.from_dict()函數(shù)轉(zhuǎn)換。
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方法一：將字典轉(zhuǎn)變?yōu)镾eries，再轉(zhuǎn)為DataFrame。
>>> df = pd.DataFrame(pd.Series(dict), columns=['fruits'])
>>> df = df.reset_index().rename(columns={'index':'id'})
>>> df
id fruits
0 a apple
1 b banana
>>>方法二：使用DataFrame.from_dict()函數(shù)轉(zhuǎn)換。
import pandas as pd
row = {'name' : ["index"],"age" : [20],"dict" : ["hunan"]}
data = pd.DataFrame.from_dict(row)
print(data)輸出
name age dict 0 index 20 hunan
以上就是python字典轉(zhuǎn)DataFrame的兩種方法，大家選擇其中一種方法使用就可以啦~更多python學(xué)習(xí)推薦：python教程。
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標(biāo)題名稱(chēng)：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：python字典轉(zhuǎn)DataFrame的方法有哪些？
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