这是因为DataFrame有两个直观的维度——列和行。

您只是使用字典键指定列。

如果您只想指定一维数据，请使用Series!

如果你想转换一个标量字典，你必须包含一个索引:

import pandas as pd

alphabets = {'A': 'a', 'B': 'b'}
index = [0]
alphabets_df = pd.DataFrame(alphabets, index=index)
print(alphabets_df)

虽然索引对于列表字典不需要，但同样的思想可以扩展到列表字典:

planets = {'planet': ['earth', 'mars', 'jupiter'], 'length_of_day': ['1', '1.03', '0.414']}
index = [0, 1, 2]
planets_df = pd.DataFrame(planets, index=index)
print(planets_df)

当然，对于列表字典，你可以在没有索引的情况下构建数据框架:

planets_df = pd.DataFrame(planets)
print(planets_df)

如果你有一个字典，你可以用下面这行代码把它转换成pandas数据帧:

pd.DataFrame({"key": d.keys(), "value": d.values()})

你也可以使用pd.DataFrame.from_records，这在你已经有字典的情况下更方便:

df = pd.DataFrame.from_records([{ 'A':a,'B':b }])

你也可以设置索引，如果你想，通过:

df = pd.DataFrame.from_records([{ 'A':a,'B':b }], index='A')

首先你需要创造一个熊猫系列。第二步是将pandas系列转换为pandas数据框架。

import pandas as pd
data = {'a': 1, 'b': 2}
pd.Series(data).to_frame()

您甚至可以提供列名。

pd.Series(data).to_frame('ColumnName')

你可以试试这个: df2 = pd.DataFrame.from_dict ({a: a、b: b},东方=“指数”)