如何将defaultdict转换为含close与vol双列的Pandas DataFrame

嘿，我来帮你搞定这个问题！你之前的方法出错是因为直接遍历字典时默认只会拿到键，所以转字符串再分割的操作自然就丢了值。其实Pandas有非常直接的方法把字典（包括defaultdict）转换成带两列的DataFrame，不用绕弯子转字符串。

方法1：直接用字典的items()构造DataFrame #

字典的items()方法会返回所有(键, 值)对的列表，刚好可以直接传给pd.DataFrame，再指定列名就行：

import pandas as pd
from collections import defaultdict

# 你的sum_vol数据
sum_vol = defaultdict(int, {2930.0: 2838, 2930.25: 677, 2930.5: 2780, 2931.0: 2005, 2931.75: 1402, 2932.0: 711, 2932.5: 2982, 2931.5: 1500, 2932.75: 7973, 2933.0: 12170, 2933.75: 10009, 2934.5: 49867, 2932.25: 1758})

# 转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(sum_vol.items(), columns=['close', 'vol'])

运行后你就能得到想要的结果：

方法2：用from_dict方法（适合更灵活的场景） #

如果你想先把键作为索引，再转成列，可以用from_dict指定orient='index'，之后重置索引并重命名列：

df = pd.DataFrame.from_dict(sum_vol, orient='index', columns=['vol']).reset_index().rename(columns={'index': 'close'})

这个方法和方法1的结果完全一致，只是操作路径不同。

为什么你的原方法会失败？ #

你之前的代码里，str(x) for x in sum_vol其实是在遍历字典的键（Python中遍历字典默认只取键），所以拼接后的字符串只有键的内容，分割后自然只能得到close列，完全丢失了值。这种转字符串再分割的方式既麻烦又容易出错，直接用Pandas提供的字典转DataFrame方法才是最优解。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mark T