如何将FastAPI接收的单值字典快速转为单行多列Pandas DataFrame？

我有如下单行Pandas DataFrame的示例格式：

pred_data = pd.DataFrame.from_dict(
    {
        "Pclass": [3],
        "Sex": [0],
        "SibSp": [1],
        "Parch": [0],
        "Age": [50.0],
        "Fare": [20.0],
        "Embarked": [0],
    }
)

输出的DataFrame结构：

Pclass  Sex  SibSp  Parch   Age  Fare  Embarked
0       3    0      1      0  50.0  20.0         0

我在FastAPI中搭建了POST接口，接收PassengerModel模型后转成字典，代码如下：

@app.post("/")
async def predict(data: PassengerModel):
    print(data.dict())
    return data.dict()

得到的字典格式为：

{'Pclass': 0, 'Sex': 0, 'SibSp': 0, 'Parch': 0, 'Age': 0.0, 'Fare': 0.0, 'Embarked': 0}

我需要把这个字典转成上述示例的单行7列DataFrame，但不想遍历字典的键，寻求更优实现方案。

不用遍历键的话，有几种简洁的实现方式：

方法1：将字典包装为列表传入DataFrame #

直接把整个字典放到列表中，Pandas会自动识别为单行数据：

import pandas as pd

data_dict = {'Pclass': 0, 'Sex': 0, 'SibSp': 0, 'Parch': 0, 'Age': 0.0, 'Fare': 0.0, 'Embarked': 0}
df = pd.DataFrame([data_dict])

这种方式最直观，无需额外参数，Pandas会自动匹配列名和对应值。

方法2：使用from_dict并指定orient='index'后转置 #

利用from_dict的orient参数，先按索引构建DataFrame再转置：

df = pd.DataFrame.from_dict(data_dict, orient='index').T

orient='index'会把字典的键作为行索引，值作为列，转置后就得到我们需要的单行结构。

方法3：通过Series转换 #

先把字典转为Series，再转为DataFrame：

df = pd.Series(data_dict).to_frame().T

Series的索引对应字典的键，转置后即可得到单行DataFrame。

这三种方法都不需要手动遍历字典的键，直接完成格式转换，最终输出的DataFrame结构和示例完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Data Mastery