我有一個字典：
{'1'/span>: -1. 4, '8'/span>: -6.04, '6'/span>: 0.75}。
我想把這個轉換為一個資料框架，看起來像：
我想把這個轉換為一個資料框架。
代碼得分
1 -1.4
8 -6.04
60.75
uj5u.com熱心網友回復：
你可以使用pd.Dataframe()，如下所示：
d = {'1'/span>: -1. 4, '8'/span>: -6.04, '6'/span>: 0.75}。
df = pd.DataFrame({'code': d.key(), 'score': d.values()})
或者使用pd.Series .reset_index()：
d = {'1'/span>: -1. 4, '8'/span>: -6.04, '6'/span>: 0.75}。
df = pd.Series(d).rename_axis(index='code').reset_index(name='score')
結果：
print(df)
代碼得分
0 1 -1.40
1 8 -6.04
2 60.75
uj5u.com熱心網友回復：
另一種方法：
d = {'1'/span>: -1. 4, '8'/span>: -6.04, '6'/span>: 0.75}。
df = pd.DataFrame.from_dict(d, orient='index', columns=['score'] )
.rename_axis('code')
.reset_index()
輸出：
>>> df
代碼得分
0 1 -1.40
1 8 -6.04
2 60.75
uj5u.com熱心網友回復：
將JSON轉換為任何列數的資料框架的通用代碼
data={'1'/span>: -1. 4, '8'/span>: -6.04, '6'/span>: 0.75}。
df=pd.DataFrame([data]).T.reset_index() # 創建資料框架并轉置它。
df.columns=['code', 'score'] #設定列名。
結果：
code score
0 1 -1.4
1 8 -6.04
2 60.75
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/net/309464.html
標籤：