来自 dict 的 pandas 数据框 - Python

当我们需要将一个字典转化为数据框时，使用 Pandas 库中的 DataFrame 函数便能轻松实现。下面是一个简单的示例：

import pandas as pd

# 假设我们有一个字典，其中包含了每位学生的各科成绩
scores_dict = {'姓名': ['小明', '小红', '小刚'], 
                '语文': [90, 80, 85], 
                '数学': [88, 92, 78], 
                '英语': [86, 85, 90]}

# 将字典转化为数据框
df = pd.DataFrame(scores_dict)

# 显示数据框
print(df)

输出结果如下：

   姓名  语文  数学  英语
0  小明  90  88  86
1  小红  80  92  85
2  小刚  85  78  90

可以看到，原本保存在字典中的数据已经转化为一张数据表格，方便我们进行进一步的数据分析和处理。

在进行数据框的操作时，我们通常会用到一些基本的函数，例如：

• head()：查看数据框前几行的数据；
• describe()：显示数据框的基本统计信息，包括均值、标准差、最大值和最小值等；
• isnull()：查看数据框中是否存在缺失值；
• dropna()：删除数据框中的缺失值。

除此之外，我们还可以进行数据透视表的生成，数据分组和聚合等常见操作。总之，Pandas 库为数据科学家和分析师提供了非常方便的工具，可以帮助我们更快捷地进行数据处理和分析。