pandas通过字典生成dataframe的方法步骤

生成 DataFrame 是 Pandas 中的一项常见操作。可以通过传递一些数据结构来创建 DataFrame，其中一种创建方法是通过字典生成。下面是 Pandas 通过字典生成 DataFrame 的步骤：

1. 导入 pandas 模块

在 Python 中，首先需要导入 pandas 模块才能使用 DataFrame 等相关的 API。可以使用以下代码来导入：

import pandas as pd

其中 pd 是常用的缩写，方便下面代码的书写。

2. 准备字典数据

通过字典创建 DataFrame 的关键在于构建好字典数据。要创建 DataFrame，需要提供如下形式的字典数据：

• 每个键（key）代表一列。
• 每个值（value）代表对应列的所有元素。
• 每个值（value）的长度相等。

例如我们有如下数据：

data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'age': [28, 24, 21],
    'gender': ['female', 'male', 'male']
}

每个 key 对应一列，每个 value 是该列对应的所有元素。其中 'name'、'age'、'gender' 是列名，['Alice', 'Bob', 'Charlie']、[28, 24, 21]、['female', 'male', 'male'] 分别是对应列的所有元素。

3. 将字典转换为 DataFrame

使用 pd.DataFrame() 函数即可将字典数据生成 DataFrame，代码如下：

df = pd.DataFrame(data)

其中 df 是我们所生成的 DataFrame。

示例1

我们来看一个具体的代码示例。假设我们有一个表示学生信息的字典，包括学生姓名、年龄、班级三个字段：

data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'],
    'age': [20, 21, 22, 23, 24],
    'class': ['class 1', 'class 2', 'class 2', 'class 1', 'class 3']
}

我们可以根据这个字典生成一个 DataFrame，代码如下：

import pandas as pd

data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'],
    'age': [20, 21, 22, 23, 24],
    'class': ['class 1', 'class 2', 'class 2', 'class 1', 'class 3']
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

运行结果如下：

      name  age    class
0    Alice   20  class 1
1      Bob   21  class 2
2  Charlie   22  class 2
3    David   23  class 1
4      Eva   24  class 3

可以看到，生成的 DataFrame 就是字典中的数据按照列名形式组合而来。

示例2

我们可以通过改变字典数据的顺序来改变 DataFrame 的列的顺序，也可以通过 columns 参数指定列的顺序。以下面这个数据为例：

data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'age': [28, 24, 21],
    'gender': ['female', 'male', 'male']
}

如果想将 age 列排列在最前面，可以先将字典中 age 列提前，然后再将整个字典数据传入 pd.DataFrame() 中生成 DataFrame，代码如下：

import pandas as pd

data = {
    'age': [28, 24, 21],  # 将需要排列在最前面的列提前
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'gender': ['female', 'male', 'male']
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

运行结果如下：

   age     name  gender
0   28    Alice  female
1   24      Bob    male
2   21  Charlie    male

另外，也可以通过 columns 参数指定需要生成的列名顺序。代码如下：

import pandas as pd

data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'age': [28, 24, 21],
    'gender': ['female', 'male', 'male']
}

columns = ['age', 'gender', 'name']  # 指定列名顺序

df = pd.DataFrame(data, columns=columns)
print(df)

运行结果如下：

   age  gender     name
0   28  female    Alice
1   24    male      Bob
2   21    male  Charlie

可以看到，指定了列名顺序之后，生成的 DataFrame 的列名就按照指定的顺序排列了。