Dictionary to dataframe

Aby wypełnić dataframe za pomocą słownika, w którym kluczami są nazwy kolumn, a wartościami są listy, można użyć metody from_dict dataframe’u. Przykład:

import pandas as pd

data = {'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]}
df = pd.DataFrame.from_dict(data)
print(df)

    col1  col2
0     1     3
1     2     4

• data: słownik, którego klucze są nazwami kolumn, a wartościami są listy lub inne iterowalne obiekty.
• columns: lista nazw kolumn, w kolejności w jakiej mają być umieszczone w dataframe. Jeśli nie podano, używane są klucze słownika data.
• orient: określa, czy słownik data zawiera dane w postaci “rzędów” ('dict', domyślnie) czy “kolumn” ('dict of series' lub 'dict of arrays').
• dtype: typ danych dla wszystkich kolumn. Może to być typ lub słownik z nazwami kolumn jako kluczami i typami jako wartościami.
• rows: lista nazw rzędów, jeśli orient jest ustawiony na 'dict of series' lub 'dict of arrays'.

Przykłady użycia funkcji from_dict:

import pandas as pd

data = {'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]}
df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient='columns', dtype=float, columns=['col2', 'col1'])
print(df)

   col2  col1
0   3.0   1.0
1   4.0   2.0

import pandas as pd

# Atrybut 'orient'
data = {'row1': {'col1': 1, 'col2': 3}, 'row2': {'col1': 2, 'col2': 4}}
df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient='index')
print(df)

   col1  col2
row1    1     3
row2    2     4

# Atrybut 'dtype'
data = {'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]}
df = pd.DataFrame.from_dict(data, dtype=float)
print(df)


   col1  col2
0   1.0   3.0
1   2.0   4.0

# Atrybut 'rows'
data = {'col1': {'row1': 1, 'row2': 2}, 'col2': {'row1': 3, 'row2': 4}}
df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient='columns', rows=['row2', 'row1'])
print(df)

      col1  col2
row2    2     4
row1    1     3