Pandas dataframe de dict

Les dictionnaires sont l'un des types de données les plus polyvalents et les plus adoptés à Python. Ils offrent beaucoup de flexibilité qui nécessiterait autrement beaucoup de code pour implémenter.

Il n'est donc pas surprenant que vous ayez besoin d'utiliser les données d'un dictionnaire Python dans un pandas dataframe.

C'est exactement ce que nous visons à accomplir dans ce tutoriel. Nous explorerons les différentes méthodes pour transformer un objet Python en un dataframe.

Convertir le dictionnaire Python en un dataframe

Pour illustrer au mieux comment transformer un dictionnaire en une dataframe, préparons-nous les exemples de données. Le code est fourni ci-dessous.

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 ",

Dans le code ci-dessus, nous avons un simple dictionnaire Python tenant des noms d'utilisateur et leurs adresses IP correspondantes.

Pour convertir cela en un Pandas DataFrame, commençons par importer des pandas:

Importer des pandas en tant que PD

Pour convertir le dictionnaire en un DataFrame, nous pouvons exécuter Utiliser la fonction DataFrame et lancer le dictionnaire.Éléments comme liste.

Jetez un œil au code ci-dessous:

Importer des pandas en tant que 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.articles())
data_frame_columns = ['username', 'ip_address']
df = pd.DataFrame (data_frame_items, colonnes = data_frame_columns)
Imprimer (DF)

Faisons-le.

Dans les huit lignes, nous importons et créons un dictionnaire tenant l'objet cible.

Dans la neuvième ligne, nous créons une liste maintenant les articles que nous souhaitons stocker dans le dictionnaire. Nous le faisons en utilisant le dict.Fonction des éléments () qui renvoie les éléments du dictionnaire.

Dans la dixième ligne, nous définissons les colonnes de notre DataFrame en tant que liste. Dans notre cas, nous avons besoin du nom d'utilisateur et de la colonne IP_ADDRESS uniquement.

Enfin, nous utilisons le PD.Fonction DataFrame pour passer le dictionnaire des éléments et des colonnes.

Le dataframe résultant est comme indiqué:

Méthode 2 - Fonction Pandas de_DICT ()

Si vous avez un dictionnaire d'objets de type tableau, vous pouvez utiliser la fonction pandas from_dict () pour la convertir en un dataframe.

La syntaxe de fonction est comme indiqué ci-dessous:

Trame de données.From_Dict (data, orient = 'colonnes', dtype = aucun, colonnes = aucun)

Regardons un exemple simple. Supposons que nous ayons un dictionnaire comme indiqué:

Exemple = 'noms': ['James', 'Kirk', 'Data', 'Suru', 'Tilly'], 'Points': [100 200,300,400,500]
Nous pouvons les convertir en une dataframe en exécutant une ligne de code comme indiqué:
df = pd.Trame de données.de_dict (échantillon)
Imprimer (DF)

Et avec cela, nous avons nous-mêmes un Pandas Dataframe prêt à partir.

Conclusion

Grâce à ce tutoriel, vous avez appris deux méthodes sur la façon de convertir un dictionnaire Python en un pandas dataframe. La première méthode consiste en convertissant les éléments du dictionnaire en une liste et la seconde utilise la fonction from_dict ().