如何使用字典创建 Pandas DataFrame？
DataFrame用于以二维数据表格式表示数据。与数据表一样，pandasDataFrames也有行和列，每一列和每一行都用标签表示。
通过使用python字典，我们可以创建我们自己的pandasDateFrame，这里字典的键将成为列标签，值将成为行数据。
这里我们将使用python字典创建一个DataFrame，让我们看下面的例子。
示例
# importing the pandas package
import pandas as pd
data = {"int's":[1, 2, 3, 4],
"float's":[2.4, 6.67, 8.09, 4.3]}
# creating DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# displaying resultant DataFrame
print(df)解释
变量data有一个带有键值对的python字典对象，这里字典的键表示为列标签，字典的值表示为结果DataFrame中的行数据。
在给定的字典中，键具有字符串数据“int's,float's”，字典的值加载了列表整数和浮点值。
输出结果
int's float's 0 1 2.40 1 2 6.67 2 3 8.09 3 4 4.30
'df'DataFrame对象输出显示在上面的块中，正如我们看到的列标签“int's,float's”来自字典键，DataFrame中存在的值来自数据变量的字典值。
示例
# importing the pandas package
import pandas as pd
data = {'B':'Black',
'W':'White',
'R':'Red',
'G':'Green'}
# creating DataFrame
df = pd.DataFrame(data, index=['Colors'])
# displaying resultant DataFrame
print(df)解释
在以下示例中，字典“data”只有标量值，因此我们需要明确提及索引标签。如果我们没有提到索引值，那么它会上升“ValueError”。默认情况下，字典中的键将成为列标签。
输出结果
B W R G Colors Black White Red Green
上面的DataFrame对象只有一行四列。