pd.DataFrame.from_dict（）

pd.DataFrame.from_dict（）方法用于将Dict转换为DataFrame对象。 此方法接受以下参数。

• [ data] ：字典或类似数组的对象，用来创建DataFrame。

• [orient] ：数据的方向。 允许值为（“列”，“索引”），默认值为“列”。

• [columns ] ：当方向为“索引”时，用作DataFrame标签的值的列表。 如果与列方向一起使用，则会引发ValueError 。

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示例：

1. 从Dict创建DataFrame的简单示例 (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. 从具有索引方向的Dict创建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. 将具有索引方向的Dict转换为Dict时，将标签分配给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:

我们也可以使用其构造函数将字典转换为DataFrame,但是，没有选择使用基于索引的方向。

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

Output：

因此，当您想要索引方向时，请使用from_dict（）方法。 对于默认方案，最好使用DataFrame构造函数