pd.DataFrame.from_dict（）

pd.DataFrame.from_dict（）方法用於將Dict轉換為DataFrame對象。 此方法接受以下參數。

• [ data] ：字典或類似數組的對象，用來創建DataFrame。

• [orient] ：數據的方向。 允許值為（“列”，“索引”），默認值為“列”。

• [columns ] ：當方向為“索引”時，用作DataFrame標簽的值的列表。 如果與列方向一起使用，則會引發ValueError 。

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示例：

1. 從Dict創建DataFrame的簡單示例 (Simple Example to create DataFrame from Dict)

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import pandas as pd
d1 = {'Name': ['Pankaj', 'Lisa'], 'ID': [1, 2]}
df = pd.DataFrame.from_dict(d1)
df

Output：

2. 從具有索引方向的Dict創建DataFrame (Creating DataFrame from Dict with index orientation)

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### 指定 orient='index'
import pandas as pd
d1 = {'Name': ['Pankaj', 'Lisa'], 'ID': [1, 2]}
df = pd.DataFrame.from_dict(d1, orient='index')
df

Output：

3. 將具有索引方向的Dict轉換為Dict時，將標簽分配給DataFrame列 (Assigning Labels to DataFrame Columns when converted Dict with index orientation)

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import pandas as pd
d1 = {'Name': ['Pankaj', 'Meghna'], 'ID': [1, 2], 'Role': ['CEO', 'CTO']}
df = pd.DataFrame.from_dict(d1, columns=['A', 'B'], orient='index')
df

Output:

我們也可以使用其構造函數將字典轉換為DataFrame,但是，沒有選擇使用基於索引的方向。

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import pandas as pd
d1 = {'Name': ['Pankaj', 'Lisa'], 'ID': [1, 2]}
df = pd.DataFrame(d1)
df

Output：

因此，當您想要索引方向時，請使用from_dict（）方法。 對於默認方案，最好使用DataFrame構造函數