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()})

你需要提供可迭代对象作为Pandas DataFrame列的值:

df2 = pd.DataFrame({'A':[a],'B':[b]})

我通常使用以下方法从字典快速创建一个小表。

假设你有一个dict，其中键是文件名，值是对应的文件大小，你可以使用以下代码将它放入一个DataFrame(注意dict上的.items()调用):

files = {'A.txt':12, 'B.txt':34, 'C.txt':56, 'D.txt':78}
filesFrame = pd.DataFrame(files.items(), columns=['filename','size'])
print(filesFrame)

  filename  size
0    A.txt    12
1    B.txt    34
2    C.txt    56
3    D.txt    78

你可以试试:

df2 = pd.DataFrame.from_dict({'a':a,'b':b}, orient = 'index')

来自'orient'参数的文档:如果传递的dict的键应该是结果DataFrame的列，则传递' columns '(默认)。否则，如果键应该是行，则传递' index '。

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')

错误消息表示，如果您传递标量值，则必须传递一个索引。所以你可以不为列使用标量值——例如使用一个列表:

>>> df = pd.DataFrame({'A': [a], 'B': [b]})
>>> df
   A  B
0  2  3

或者使用标量值并传递一个索引:

>>> df = pd.DataFrame({'A': a, 'B': b}, index=[0])
>>> df
   A  B
0  2  3