如何将含元组键的字典转为以键为索引的多行DataFrame？

问题背景 #

我有一个以元组为键的字典，结构如下：

{('CMS', 'LNT'): 0.8500276624334894,
 ('LNT', 'CMS'): 0.8500276624334894,
 ('LOW', 'HD'): 0.8502400376842035,
 ('HD', 'LOW'): 0.8502400376842036,
 ('SWKS', 'QRVO'): 0.8507993847326996,
 ('QRVO', 'SWKS'): 0.8507993847326996,
 ('WFC', 'BAC'): 0.8510581675586776,
.....

原本用以下代码转换为DataFrame（abc为字典名称）：

data_results_1y = pd.DataFrame.from_records(abc, index=[0])
data_results_1y

得到的是多列单行的结构：

(AAL, DAL)  (AAL, UAL)  (AEE, CMS)  (AEE, LNT)  (AEE, WEC)  (AEP, XEL)
0   0.873762    0.898774    0.859258    0.853194    0.8679  0.851787

需要生成多行结构，让元组键作为DataFrame的索引，预期输出如下：

(AAL, DAL)  0.873762
(AAL, UAL)  0.898774
(AEE, CMS)  0.859258
(AEE, LNT)  0.853194
(AEE, WEC)  0.8679
(AEP, XEL)  0.851787

解决方案 #

方法1：用from_dict指定orient='index' #

这是最简洁的实现方式，直接将字典的键作为索引，值作为列数据：

import pandas as pd

data_results_1y = pd.DataFrame.from_dict(abc, orient='index', columns=['Value'])

方法2：传入字典的items()构造DataFrame #

先将字典的键值对转为列表，再构造DataFrame后设置索引：

data_results_1y = pd.DataFrame(abc.items(), columns=['Pair', 'Value'])
data_results_1y = data_results_1y.set_index('Pair')

方法3：通过Series中转 #

先将字典转为Pandas Series（自动以元组为索引），再转为DataFrame：

data_series = pd.Series(abc)
data_results_1y = data_series.to_frame(name='Value')

输出示例 #

执行上述任意方法后，会得到符合预期的结构：

Value
(AAL, DAL)  0.873762
(AAL, UAL)  0.898774
(AEE, CMS)  0.859258
(AEE, LNT)  0.853194
(AEE, WEC)  0.867900
(AEP, XEL)  0.851787

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Niko