Pandas DataFrame de Dict

Los diccionarios son uno de los tipos de datos más versátiles y ampliamente adoptados en Python. Proporcionan una gran flexibilidad que de otro modo requeriría mucho código para implementar.

Por lo tanto, no es sorprendente que necesite usar los datos de un diccionario de Python en un marco de datos de Pandas.

Eso es exactamente lo que nuestro objetivo es lograr en este tutorial. Exploraremos los diversos métodos para convertir un objeto Python en un marco de datos.

Convertir el diccionario de Python a un marcado de datos

Para ilustrar mejor cómo convertir un diccionario en un marco de datos, preparemos datos de muestra. El código se proporciona a continuación.

net_info =
"Ashowering0": "30.21.205.15",
"Bbaxill1": "142.142.117.68 ",
"nyeld2": "39.121.96.71 ",
"acordeau3": "79.171.174.155 ",
"Tregis4": "242.5.110.50 ",

En el código anterior, tenemos un diccionario simple de Python que contiene nombres de usuario y sus direcciones IP correspondientes.

Para convertir esto en un marcador de datos de Pandas, comencemos por importar pandas:

importar pandas como PD

Para convertir el diccionario en un marcado de datos, podemos ejecutar usar la función de marco de datos y colocar el diccionario.Elementos como lista.

Eche un vistazo al siguiente código:

importar pandas como PD
net_info =
"Ashowering0": "30.21.205.15",
"Bbaxill1": "142.142.117.68 ",
"nyeld2": "39.121.96.71 ",
"acordeau3": "79.171.174.155 ",
"Tregis4": "242.5.110.50 ",

data_frame_items = list (net_info.elementos())
data_frame_columns = ['UserName', 'IP_Address']
DF = PD.DataFrame (data_frame_items, columns = data_frame_columns)
Imprimir (DF)

Vamos a desglosarlo.

En las ocho líneas, importamos y creamos un diccionario que contiene el objeto objetivo.

En la novena línea, creamos una lista que contiene los elementos que deseamos almacenar en el diccionario. Hacemos esto usando el dict.Función de elementos () que devuelve los elementos del diccionario.

En la décima línea, establecemos las columnas para nuestro marco de datos como una lista. En nuestro caso, necesitamos el nombre de usuario y la columna IP_Address solo.

Finalmente, usamos el PD.DataFrame Función para pasar el diccionario de elementos y columnas.

El marco de datos resultante es como se muestra:

Método 2 - Función Pandas from_dict ()

Si tiene un diccionario de objetos similares a la matriz, puede usar la función pandas from_dict () para convertirlo en un marco de datos.

La sintaxis de la función es como se muestra a continuación:

Marco de datos.from_dict (data, orient = 'columnas', dtype = none, columns = none)

Veamos un ejemplo simple. Supongamos que tenemos un diccionario como se muestra:

muestra = 'nombres': ['james', 'kirk', 'data', 'suru', 'tilly'], 'puntos': [100,200,300,400,500]
Podemos convertirlo en un marco de datos ejecutando una línea de código como se muestra:
DF = PD.Marco de datos.from_dict (muestra)
Imprimir (DF)

Y con eso, tenemos un marco de datos de pandas listo para usar.

Conclusión

A través de este tutorial, aprendió dos métodos sobre cómo convertir un diccionario de Python en un marco de datos de Pandas. El primer método es convirtiendo los elementos del diccionario en una lista y el segundo está utilizando la función from_dict ().