将字典转换为具有指定列名的 DataFrame

Question

我有一个字典，它是dict['TimeStamp'] = [value1,value2,value3] dict 有很多时间戳，每个时间戳有 3 个值，例如我想制作 column1, 2, 3 字典的所有值的熊猫数据框dict['timestamp1'] = [1,2,3]dict['timestamp2'] = [4,5,6]我想制作 pd [timestamp] = dict.keys 的熊猫框架并将列的所有值重命名为pd['firstcolumn'] = [1,4,..etc]pd['secondcolumn'] = [2,5,..etc]pd['thirdcolumn'] = [3,6,..etc]那可能吗 ？

Answer 1

您可以通过打开字典并标记您的列在一行中完成此操作：

pd.DataFrame(data=[*dict.values()], columns=['firstcolumn','secondcolumn', 'thirdcolumn'])

编辑：您可以在自己的列中添加时间戳，但解包过程稍微复杂一些：

pd.DataFrame(data=[[item[0], *(item[1:][0])] for item in dict.items()], columns=['TimeStamp', 'firstcolumn','secondcolumn', 'thirdcolumn'])

Answer 2

查看以下执行相同操作的代码：

dict = {'timestamp1' : [1,2,3], 'timestamp2':[3,4,5], 'timestamp3' : [6,7,8]}

df = pd.DataFrame(dict)

df.T

输出：

           0    1   2

timestamp1  1   2   3

timestamp2  3   4   5

timestamp3  6   7   8