另一个选项是使用Dictionary Comprehension动态地将标量转换为列表:

df = pd.DataFrame(data={k: [v] for k, v in mydict.items()})

表达式{…}创建一个新的字典，其值是一个包含1个元素的列表。例如:

In [20]: mydict
Out[20]: {'a': 1, 'b': 2}

In [21]: mydict2 = { k: [v] for k, v in mydict.items()}

In [22]: mydict2
Out[22]: {'a': [1], 'b': [2]}

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()})

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!

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 '。

输入不一定是一个记录列表，也可以是一个字典:

pd.DataFrame.from_records({'a':1,'b':2}, index=[0])
   a  b
0  1  2

这似乎相当于:

pd.DataFrame({'a':1,'b':2}, index=[0])
   a  b
0  1  2

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)