다음과 같은 Python 사전이 있습니다.
{u'2012-06-08': 388,
u'2012-06-09': 388,
u'2012-06-10': 388,
u'2012-06-11': 389,
u'2012-06-12': 389,
u'2012-06-13': 389,
u'2012-06-14': 389,
u'2012-06-15': 389,
u'2012-06-16': 389,
u'2012-06-17': 389,
u'2012-06-18': 390,
u'2012-06-19': 390,
u'2012-06-20': 390,
u'2012-06-21': 390,
u'2012-06-22': 390,
u'2012-06-23': 390,
u'2012-06-24': 390,
u'2012-06-25': 391,
u'2012-06-26': 391,
u'2012-06-27': 391,
u'2012-06-28': 391,
u'2012-06-29': 391,
u'2012-06-30': 391,
u'2012-07-01': 391,
u'2012-07-02': 392,
u'2012-07-03': 392,
u'2012-07-04': 392,
u'2012-07-05': 392,
u'2012-07-06': 392}
키는 유니 코드 날짜이고 값은 정수입니다. 날짜와 해당 값을 두 개의 별도 열로 사용하여 이것을 팬더 데이터 프레임으로 변환하고 싶습니다. 예 : col1 : 날짜 col2 : DateValue (날짜는 여전히 유니 코드이고 날짜 값은 여전히 정수임)
Date DateValue
0 2012-07-01 391
1 2012-07-02 392
2 2012-07-03 392
. 2012-07-04 392
. ... ...
. ... ...
이 방향으로 도움을 주시면 감사하겠습니다. 팬더 문서 에서이 문제를 해결하는 데 도움이되는 리소스를 찾을 수 없습니다.
하나의 솔루션 이이 dict의 각 키-값 쌍을 dict로 변환하여 전체 구조가 dict의 dict가 된 다음 각 행을 개별적으로 데이터 프레임에 추가 할 수 있다는 것을 알고 있습니다. 그러나 더 쉬운 방법이 있고 더 직접적인 방법이 있는지 알고 싶습니다.
지금까지 dict를 시리즈 객체로 변환하려고 시도했지만 열 사이의 관계를 유지하지 않는 것 같습니다.
s = Series(my_dict,index=my_dict.keys())
답변
여기서 오류는 스칼라 값으로 DataFrame 생성자를 호출 한 이후입니다 (값이 list / dict / … 일 것으로 예상됩니다 (예 : 여러 열이 있음)).
pd.DataFrame(d)
ValueError: If using all scalar values, you must must pass an index
사전에서 항목을 가져올 수 있습니다 (예 : 키-값 쌍).
In [11]: pd.DataFrame(d.items()) # or list(d.items()) in python 3
Out[11]:
0 1
0 2012-07-02 392
1 2012-07-06 392
2 2012-06-29 391
3 2012-06-28 391
...
In [12]: pd.DataFrame(d.items(), columns=['Date', 'DateValue'])
Out[12]:
Date DateValue
0 2012-07-02 392
1 2012-07-06 392
2 2012-06-29 391
그러나 Series 생성자를 전달하는 것이 더 합리적이라고 생각합니다.
In [21]: s = pd.Series(d, name='DateValue')
Out[21]:
2012-06-08 388
2012-06-09 388
2012-06-10 388
In [22]: s.index.name = 'Date'
In [23]: s.reset_index()
Out[23]:
Date DateValue
0 2012-06-08 388
1 2012-06-09 388
2 2012-06-10 388
답변
키를 해당 데이터 프레임의 열이되고 값을 행 값이되도록하려는 팬더 데이터 프레임으로 사전을 변환 할 때 다음과 같이 사전을 괄호로 묶을 수 있습니다.
>>> dict_ = {'key 1': 'value 1', 'key 2': 'value 2', 'key 3': 'value 3'}
>>> pd.DataFrame([dict_])
key 1 key 2 key 3
0 value 1 value 2 value 3
그것은 두통을 덜어주었습니다.
편집 : pandas docsdata
에서 DataFrame 생성자 의 매개 변수에 대한 한 가지 옵션 은 사전 목록입니다. 여기에 하나의 사전이 포함 된 목록을 전달합니다.
답변
pandas.DataFrame()
여기에 직접 사용하는 다른 답변에 설명 된 것처럼 생각하는대로 작동하지 않습니다.
당신이 할 수있는 것은 사용하는 것입니다 pandas.DataFrame.from_dict
와orient='index'
다음 .
In[7]: pandas.DataFrame.from_dict({u'2012-06-08': 388,
u'2012-06-09': 388,
u'2012-06-10': 388,
u'2012-06-11': 389,
u'2012-06-12': 389,
.....
u'2012-07-05': 392,
u'2012-07-06': 392}, orient='index', columns=['foo'])
Out[7]:
foo
2012-06-08 388
2012-06-09 388
2012-06-10 388
2012-06-11 389
2012-06-12 389
........
2012-07-05 392
2012-07-06 392
답변
사전 항목을 DataFrame 생성자에 전달하고 열 이름을 지정하십시오. 그런 다음 Date
열을 구문 분석하여 Timestamp
값 을 가져옵니다 .
python 2.x와 3.x의 차이점에 유의하십시오.
파이썬 2.x에서 :
df = pd.DataFrame(data.items(), columns=['Date', 'DateValue'])
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
Python 3.x에서 : (추가 ‘목록’필요)
df = pd.DataFrame(list(data.items()), columns=['Date', 'DateValue'])
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
답변
특히 ps, 나는 행 지향 예제가 도움이된다는 것을 알았습니다. 종종 레코드가 외부에 저장되는 방식입니다.
답변
팬더에는 dict를 데이터 프레임으로 변환하는 기능 이 내장되어 있습니다 .
pd.DataFrame.from_dict (dictionaryObject, orient = ‘index’)
데이터의 경우 아래와 같이 변환 할 수 있습니다.
import pandas as pd
your_dict={u'2012-06-08': 388,
u'2012-06-09': 388,
u'2012-06-10': 388,
u'2012-06-11': 389,
u'2012-06-12': 389,
u'2012-06-13': 389,
u'2012-06-14': 389,
u'2012-06-15': 389,
u'2012-06-16': 389,
u'2012-06-17': 389,
u'2012-06-18': 390,
u'2012-06-19': 390,
u'2012-06-20': 390,
u'2012-06-21': 390,
u'2012-06-22': 390,
u'2012-06-23': 390,
u'2012-06-24': 390,
u'2012-06-25': 391,
u'2012-06-26': 391,
u'2012-06-27': 391,
u'2012-06-28': 391,
u'2012-06-29': 391,
u'2012-06-30': 391,
u'2012-07-01': 391,
u'2012-07-02': 392,
u'2012-07-03': 392,
u'2012-07-04': 392,
u'2012-07-05': 392,
u'2012-07-06': 392}
your_df_from_dict=pd.DataFrame.from_dict(your_dict,orient='index')
print(your_df_from_dict)
답변
pd.DataFrame({'date' : dict_dates.keys() , 'date_value' : dict_dates.values() })