Converter dict Python em um dataframe

Eu tenho um dicionário Python como o seguinte:

{u'2012-06-08': 388,
 u'2012-06-09': 388,
 u'2012-06-10': 388,
 u'2012-06-11': 389,
 u'2012-06-12': 389,
 u'2012-06-13': 389,
 u'2012-06-14': 389,
 u'2012-06-15': 389,
 u'2012-06-16': 389,
 u'2012-06-17': 389,
 u'2012-06-18': 390,
 u'2012-06-19': 390,
 u'2012-06-20': 390,
 u'2012-06-21': 390,
 u'2012-06-22': 390,
 u'2012-06-23': 390,
 u'2012-06-24': 390,
 u'2012-06-25': 391,
 u'2012-06-26': 391,
 u'2012-06-27': 391,
 u'2012-06-28': 391,
 u'2012-06-29': 391,
 u'2012-06-30': 391,
 u'2012-07-01': 391,
 u'2012-07-02': 392,
 u'2012-07-03': 392,
 u'2012-07-04': 392,
 u'2012-07-05': 392,
 u'2012-07-06': 392}

As chaves são datas Unicode e os valores são números inteiros. Gostaria de converter isso em um dataframe de pandas, tendo as datas e seus valores correspondentes como duas colunas separadas. Exemplo: col1: Datas col2: DateValue (as datas ainda são Unicode e os valores de dados ainda são inteiros)

     Date         DateValue
0    2012-07-01    391
1    2012-07-02    392
2    2012-07-03    392
.    2012-07-04    392
.    ...           ...
.    ...           ...

Qualquer ajuda nessa direção seria muito apreciada. Não consigo encontrar recursos nos documentos do pandas para me ajudar com isso.

Eu sei que uma solução pode ser converter cada par de valor-chave neste ditado, em um ditado, para que toda a estrutura se torne um ditado de ditados e, em seguida, podemos adicionar cada linha individualmente ao quadro de dados. Mas quero saber se existe uma maneira mais fácil e mais direta de fazer isso.

Até agora, tentei converter o dict em um objeto de série, mas isso não parece manter o relacionamento entre as colunas:

s  = Series(my_dict,index=my_dict.keys())

O erro aqui é desde que você chamou o construtor DataFrame com valores escalares (onde espera que os valores sejam uma lista / dict / ... ou seja, tenham várias colunas):

pd.DataFrame(d)
ValueError: If using all scalar values, you must must pass an index

Você pode pegar os itens do dicionário (ou seja, os pares de valores-chave):

In [11]: pd.DataFrame(d.items())  # or list(d.items()) in python 3
Out[11]:
             0    1
0   2012-07-02  392
1   2012-07-06  392
2   2012-06-29  391
3   2012-06-28  391
...

In [12]: pd.DataFrame(d.items(), columns=['Date', 'DateValue'])
Out[12]:
          Date  DateValue
0   2012-07-02        392
1   2012-07-06        392
2   2012-06-29        391

Mas acho que faz mais sentido passar no construtor Series:

In [21]: s = pd.Series(d, name='DateValue')
Out[21]:
2012-06-08    388
2012-06-09    388
2012-06-10    388

In [22]: s.index.name = 'Date'

In [23]: s.reset_index()
Out[23]:
          Date  DateValue
0   2012-06-08        388
1   2012-06-09        388
2   2012-06-10        388

Ao converter um dicionário em um dataframe do pandas, no qual você deseja que as chaves sejam as colunas do referido dataframe e os valores nos valores da linha, basta colocar colchetes no dicionário da seguinte maneira:

>>> dict_ = {'key 1': 'value 1', 'key 2': 'value 2', 'key 3': 'value 3'}
>>> pd.DataFrame([dict_])

    key 1     key 2     key 3
0   value 1   value 2   value 3

Isso me salvou algumas dores de cabeça, então espero que ajude alguém lá fora!

EDIT: Nos documentos do pandas, uma opção para o dataparâmetro no construtor DataFrame é uma lista de dicionários. Aqui estamos passando uma lista com um dicionário.

Conforme explicado em outra resposta, o uso pandas.DataFrame()direto aqui não funcionará como você pensa.

O que você pode fazer é usar pandas.DataFrame.from_dictcom orient='index':

In[7]: pandas.DataFrame.from_dict({u'2012-06-08': 388,
 u'2012-06-09': 388,
 u'2012-06-10': 388,
 u'2012-06-11': 389,
 u'2012-06-12': 389,
 .....
 u'2012-07-05': 392,
 u'2012-07-06': 392}, orient='index', columns=['foo'])
Out[7]: 
            foo
2012-06-08  388
2012-06-09  388
2012-06-10  388
2012-06-11  389
2012-06-12  389
........
2012-07-05  392
2012-07-06  392

Passe os itens do dicionário para o construtor DataFrame e forneça os nomes das colunas. Depois disso, analise a Datecoluna para obter Timestampvalores.

Observe a diferença entre python 2.xe 3.x:

No python 2.x:

df = pd.DataFrame(data.items(), columns=['Date', 'DateValue'])
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

No Python 3.x: (exigindo uma 'lista' adicional)

df = pd.DataFrame(list(data.items()), columns=['Date', 'DateValue'])
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

ps em particular, achei exemplos orientados a linhas úteis; desde que frequentemente como os registros são armazenados externamente.

https://pbpython.com/pandas-list-dict.html

Os pandas possuem função interna para conversão de dict em quadro de dados.

pd.DataFrame.from_dict (dictionaryObject, orient = 'index')

Para seus dados, você pode convertê-lo como abaixo:

import pandas as pd
your_dict={u'2012-06-08': 388,
 u'2012-06-09': 388,
 u'2012-06-10': 388,
 u'2012-06-11': 389,
 u'2012-06-12': 389,
 u'2012-06-13': 389,
 u'2012-06-14': 389,
 u'2012-06-15': 389,
 u'2012-06-16': 389,
 u'2012-06-17': 389,
 u'2012-06-18': 390,
 u'2012-06-19': 390,
 u'2012-06-20': 390,
 u'2012-06-21': 390,
 u'2012-06-22': 390,
 u'2012-06-23': 390,
 u'2012-06-24': 390,
 u'2012-06-25': 391,
 u'2012-06-26': 391,
 u'2012-06-27': 391,
 u'2012-06-28': 391,
 u'2012-06-29': 391,
 u'2012-06-30': 391,
 u'2012-07-01': 391,
 u'2012-07-02': 392,
 u'2012-07-03': 392,
 u'2012-07-04': 392,
 u'2012-07-05': 392,
 u'2012-07-06': 392}

your_df_from_dict=pd.DataFrame.from_dict(your_dict,orient='index')
print(your_df_from_dict)

pd.DataFrame({'date' : dict_dates.keys() , 'date_value' : dict_dates.values() })

Você também pode simplesmente passar as chaves e os valores do dicionário para o novo quadro de dados, assim:

import pandas as pd

myDict = {<the_dict_from_your_example>]
df = pd.DataFrame()
df['Date'] = myDict.keys()
df['DateValue'] = myDict.values()

No meu caso, eu queria que as chaves e os valores de um ditado fossem colunas e valores do DataFrame. Então, a única coisa que funcionou para mim foi:

data = {'adjust_power': 'y', 'af_policy_r_submix_prio_adjust': '[null]', 'af_rf_info': '[null]', 'bat_ac': '3500', 'bat_capacity': '75'} 

columns = list(data.keys())
values = list(data.values())
arr_len = len(values)

pd.DataFrame(np.array(values, dtype=object).reshape(1, arr_len), columns=columns)

Foi o que funcionou para mim, pois eu queria ter uma coluna de índice separada

df = pd.DataFrame.from_dict(some_dict, orient="index").reset_index()
df.columns = ['A', 'B']

Aceita um ditado como argumento e retorna um quadro de dados com as chaves do ditado como índice e os valores como uma coluna.

def dict_to_df(d):
    df=pd.DataFrame(d.items())
    df.set_index(0, inplace=True)
    return df

É assim que funcionou para mim:

df= pd.DataFrame([d.keys(), d.values()]).T
df.columns= ['keys', 'values']  # call them whatever you like

Eu espero que isso ajude

d = {'Date': list(yourDict.keys()),'Date_Values': list(yourDict.values())}
df = pandas.DataFrame(data=d)

Se você não encapsular yourDict.keys()dentro de list(), você terminará com todas as suas chaves e valores sendo colocados em todas as linhas de cada coluna. Como isso:

Date \ 0 (2012-06-08, 2012-06-09, 2012-06-10, 2012-06-1...
1 (2012-06-08, 2012-06-09, 2012-06-10, 2012-06-1...
2 (2012-06-08, 2012-06-09, 2012-06-10, 2012-06-1...
3 (2012-06-08, 2012-06-09, 2012-06-10, 2012-06-1...
4 (2012-06-08, 2012-06-09, 2012-06-10, 2012-06-1...

Mas, adicionando list()o resultado, fica assim:

Date Date_Values 0 2012-06-08 388 1 2012-06-09 388 2 2012-06-10 388 3 2012-06-11 389 4 2012-06-12 389 ...

Encontrei isso várias vezes e tenho um exemplo de dicionário que criei a partir de uma função get_max_Path(), e ele retorna o exemplo de dicionário:

{2: 0.3097502930247044, 3: 0.4413177909384636, 4: 0.5197224051562838, 5: 0.5717654946470984, 6: 0.6063959031223476, 7: 0.6365209824708223, 8: 0.655918861281035, 9: 0.680844386645206}

Para converter isso em um quadro de dados, executei o seguinte:

df = pd.DataFrame.from_dict(get_max_path(2), orient = 'index').reset_index()

Retorna um quadro de dados simples de duas colunas com um índice separado:

index 0 0 2 0.309750 1 3 0.441318

Apenas renomeie as colunas usando f.rename(columns={'index': 'Column1', 0: 'Column2'}, inplace=True)

Eu acho que você pode fazer algumas alterações no seu formato de dados ao criar um dicionário e convertê-lo facilmente em DataFrame:

entrada:

a={'Dates':['2012-06-08','2012-06-10'],'Date_value':[388,389]}

resultado:

{'Date_value': [388, 389], 'Dates': ['2012-06-08', '2012-06-10']}

entrada:

aframe=DataFrame(a)

output: será seu DataFrame

Você só precisa usar alguma edição de texto em algum lugar como o Sublime ou talvez o Excel.