pandas.DataFrame.from_dict

classmethod DataFrame.from_dict(data, orient='columns', dtype=None, columns=None) [исходный код]

Создает DataFrame из словаря массивоподобных объектов или словарей.

Создает объект DataFrame из словаря по столбцам или по индексу, позволяя указать тип данных.

Параметры:

data : dict В виде {field : array-like} или {field : dict}. orient : {‘columns’, ‘index’}, default ‘columns’ Ориентация данных. Если ключи переданного словаря должны стать столбцами результирующего DataFrame, передайте ‘columns’ (значение по умолчанию). Иначе, если ключи должны стать строками, передайте ‘index’. dtype : dtype, default None Принудительно задаваемый тип данных; в противном случае тип определяется автоматически. columns : list, default None Метки столбцов, используемые при создании DataFrame. Вызывает ValueError, если используется с ориентацией ‘index’. Добавлено в версии 0.23.0.

Возвращает:

pandas.DataFrame

См. также

DataFrame.from_records

DataFrame из ndarray (структурированного типа данных), списка кортежей, словаря или DataFrame.

DataFrame

Создание объекта DataFrame с помощью конструктора.

Примеры

По умолчанию ключи словаря становятся столбцами DataFrame:

>>> data = {'col_1': [3, 2, 1, 0], 'col_2': ['a', 'b', 'c', 'd']}
>>> pd.DataFrame.from_dict(data)
   col_1 col_2
0      3     a
1      2     b
2      1     c
3      0     d

Укажите ориентацию ‘index’, чтобы создать DataFrame, используя ключи словаря в качестве строк:

>>> data = {'row_1': [3, 2, 1, 0], 'row_2': ['a', 'b', 'c', 'd']}
>>> pd.DataFrame.from_dict(data, orient='index')
       0  1  2  3
row_1  3  2  1  0
row_2  a  b  c  d

При использовании ориентации ‘index’ имена столбцов можно указать вручную:

>>> pd.DataFrame.from_dict(data, orient='index',
...                        columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
       A  B  C  D
row_1  3  2  1  0
row_2  a  b  c  d