将Python dict转换为dataframe

Question

{u'2012-06-08': 388,
 u'2012-06-09': 388,
 u'2012-06-10': 388,
 u'2012-06-11': 389,
 u'2012-06-12': 389,
 u'2012-06-13': 389,
 u'2012-06-14': 389,
 u'2012-06-15': 389,
 u'2012-06-16': 389,
 u'2012-06-17': 389,
 u'2012-06-18': 390,
 u'2012-06-19': 390,
 u'2012-06-20': 390,
 u'2012-06-21': 390,
 u'2012-06-22': 390,
 u'2012-06-23': 390,
 u'2012-06-24': 390,
 u'2012-06-25': 391,
 u'2012-06-26': 391,
 u'2012-06-27': 391,
 u'2012-06-28': 391,
 u'2012-06-29': 391,
 u'2012-06-30': 391,
 u'2012-07-01': 391,
 u'2012-07-02': 392,
 u'2012-07-03': 392,
 u'2012-07-04': 392,
 u'2012-07-05': 392,
 u'2012-07-06': 392}

     Date         DateValue
0    2012-07-01    391
1    2012-07-02    392
2    2012-07-03    392
.    2012-07-04    392
.    ...           ...
.    ...           ...

我知道一个解决方案可能是将这个dict中的每个键值对转换为dict，这样整个结构就变成了dict的dict，然后我们可以将每一行单独添加到DataFrame中。但我想知道是否有更简单、更直接的方法来做到这一点。

到目前为止，我已经尝试将dict转换为series对象，但这似乎不能保持列之间的关系：

s  = Series(my_dict,index=my_dict.keys())

Answer 1

这里的错误是因为用标量值调用DataFrame构造函数（它希望值是list/dict/...，即有多列）：

pd.DataFrame(d)
ValueError: If using all scalar values, you must must pass an index

您可以从字典中获取项（即键值对）：

In [11]: pd.DataFrame(d.items())  # or list(d.items()) in python 3
Out[11]:
             0    1
0   2012-07-02  392
1   2012-07-06  392
2   2012-06-29  391
3   2012-06-28  391
...

In [12]: pd.DataFrame(d.items(), columns=['Date', 'DateValue'])
Out[12]:
          Date  DateValue
0   2012-07-02        392
1   2012-07-06        392
2   2012-06-29        391

但我认为传递系列构造函数更有意义：

In [21]: s = pd.Series(d, name='DateValue')
Out[21]:
2012-06-08    388
2012-06-09    388
2012-06-10    388

In [22]: s.index.name = 'Date'

In [23]: s.reset_index()
Out[23]:
          Date  DateValue
0   2012-06-08        388
1   2012-06-09        388
2   2012-06-10        388