將字典字典轉(zhuǎn)換為具有數(shù)據(jù)類型的數(shù)據(jù)框的首選方法是什么？我有以下類型的字典r，其中包含每個鍵背后的事實集import pandas as pdr = { 1:{'a':1,'b':2,'c':'b'}, 2:{'d':1,'b':1,'c':'b'}, 3:{'e':0} }可以通過非常簡單的方式將字典的字典轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)框x = pd.DataFrame(r)xx.dtypes這會在原始詞典詞典上產(chǎn)生以下版本 1 2 3a 1 NaN NaNb 2 1 NaNc b e NaNd NaN 1 NaNe NaN NaN 0.0以及列的以下數(shù)據(jù)類型1 object2 object3 float64dtype: object但是，我想在x. 這樣做之后y = x.transpose()yy.dtypes數(shù)據(jù)的預(yù)期表示似乎以矩陣形式顯示 a b c d e1 1 2 b NaN NaN2 NaN 1 e 1 NaN3 NaN NaN NaN NaN 0但數(shù)據(jù)類型都是objecta objectb objectc objectd objecte objectdtype: object進行從r到 的這種轉(zhuǎn)換的首選方法是什么y，以便y.dtypes直接產(chǎn)生數(shù)據(jù)類型a float64b float64c objectd float64e float64dtype: object類似于轉(zhuǎn)換r為x?
2 回答
有只小跳蛙
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只需設(shè)置正確的方向（默認為columns，您想要的index）。
df = pd.DataFrame.from_dict(r, orient='index')
a float64
b float64
c object
d float64
e float64
dtype: object
飲歌長嘯
TA貢獻1951條經(jīng)驗 獲得超3個贊
在pandas>= 1.0.0 中，您可以使用.convert_dtypes()：
>>> y.convert_dtypes().dtypes
a? ? ?Int64
b? ? ?Int64
c? ? string
d? ? ?Int64
e? ? ?Int64
dtype: object
請注意，這使用新的pandas字符串類型，并且還將用于pd.NA缺失值。有一些參數(shù)會影響某些轉(zhuǎn)換：
>>> y.convert_dtypes(convert_string=False).dtypes
a? ? ?Int64
b? ? ?Int64
c? ? object
d? ? ?Int64
e? ? ?Int64
dtype: object
如果您有舊版本pandas，您可以使用pd.to_numeric某種循環(huán)或apply，如下所示：
>>> y = y.apply(pd.to_numeric, errors='ignore') # for columns that fail, do nothing
>>> y.dtypes
a? ? float64
b? ? float64
c? ? ?object
d? ? float64
e? ? float64
dtype: object
我沒有看到一種方法可以在沒有循環(huán)的情況下在整個數(shù)據(jù)幀上強制執(zhí)行數(shù)字類型（.astype()似乎不起作用，因為錯誤要么導(dǎo)致整個轉(zhuǎn)換失敗，要么如果忽略，則返回原始數(shù)據(jù)類型）。
我剛剛看到文檔解決了.transpose() 這一點：
當(dāng) DataFrame 具有混合數(shù)據(jù)類型時，我們會得到一個具有對象數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)置 DataFrame：
轉(zhuǎn)置混合類型 DatraFrame 將返回對象類型 DataFrame。為了完整起見，復(fù)制了他們的示例：
d2 = {'name': ['Alice', 'Bob'],
? ? ? 'score': [9.5, 8],
? ? ? 'employed': [False, True],
? ? ? 'kids': [0, 0]}
df2 = pd.DataFrame(data=d2)
df2_transposed = df2.transpose()
print(df2, df2.dtypes, df2_transposed, df2_transposed.dtypes, sep='\n\n')
輸出：
? ? name? score? employed? kids
0? Alice? ? 9.5? ? ?False? ? ?0
1? ? Bob? ? 8.0? ? ? True? ? ?0
#dtypes as expected
name? ? ? ? ?object
score? ? ? ?float64
employed? ? ? ?bool
kids? ? ? ? ? int64
dtype: object
? ? ? ? ? ? ? 0? ? ?1
name? ? ? Alice? ?Bob
score? ? ? ?9.5? ? ?8
employed? False? True
kids? ? ? ? ? 0? ? ?0
#dtypes are now object
0? ? object
1? ? object
dtype: object
因此，如果您希望進行轉(zhuǎn)換，則必須包含其他命令。dtypes
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