如何将字典转换为指定格式的DataFrame？附代码示例

解决方法 #

你当前得到的是宽格式的DataFrame，要转换成目标的长格式，有两种简单的实现方式：

方法一：基于现有代码修改

你已经通过orient='index'生成了宽表，接下来可以用stack()将列索引转为行维度，再整理列名即可：

import pandas as pd

sample = {'alphabet': ['A', 'B', 'C'], 'number': ['1', '2', '3']}

# 你原有的代码
df2 = pd.DataFrame.from_dict(data=sample, orient='index')
df2.reset_index(level=0, inplace=True)

# 新增转换步骤
df2 = df2.set_index('index').stack().reset_index()
df2.columns = ['Column A', 'temp', 'Column B']
df2 = df2.drop('temp', axis=1)

方法二：直接构造长格式数据

跳过宽表生成环节，直接遍历字典的键值对，构造符合要求的行数据：

import pandas as pd

sample = {'alphabet': ['A', 'B', 'C'], 'number': ['1', '2', '3']}

# 生成每行数据的列表
rows = []
for col_a_val, col_b_vals in sample.items():
    for val in col_b_vals:
        rows.append({'Column A': col_a_val, 'Column B': val})

# 转为目标DataFrame
df = pd.DataFrame(rows)

两种方法最终都会生成你期望的格式：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rachit Chourasia