我尝试了转置()，它工作。 缺点:您创建了一个新对象。

testdict1 = {'key1':'val1','key2':'val2','key3':'val3','key4':'val4'}

df = pd.DataFrame.from_dict(data=testdict1,orient='index')
print(df)
print(f'ID for DataFrame before Transpose: {id(df)}\n')

df = df.transpose()
print(df)
print(f'ID for DataFrame after Transpose: {id(df)}')

输出

         0
key1  val1
key2  val2
key3  val3
key4  val4
ID for DataFrame before Transpose: 1932797100424

   key1  key2  key3  key4
0  val1  val2  val3  val4
ID for DataFrame after Transpose: 1932797125448

​```

你可以试试这个: df2 = pd.DataFrame.from_dict ({a: a、b: b},东方=“指数”)

你需要提供可迭代对象作为Pandas DataFrame列的值:

df2 = pd.DataFrame({'A':[a],'B':[b]})

我通常使用以下方法从字典快速创建一个小表。

假设你有一个dict，其中键是文件名，值是对应的文件大小，你可以使用以下代码将它放入一个DataFrame(注意dict上的.items()调用):

files = {'A.txt':12, 'B.txt':34, 'C.txt':56, 'D.txt':78}
filesFrame = pd.DataFrame(files.items(), columns=['filename','size'])
print(filesFrame)

  filename  size
0    A.txt    12
1    B.txt    34
2    C.txt    56
3    D.txt    78

只要把字典放在一个列表上:

a = 2
b = 3
df2 = pd.DataFrame([{'A':a,'B':b}])

我对numpy数组也有同样的问题，解决方案是将它们压平:

data = {
    'b': array1.flatten(),
    'a': array2.flatten(),
}

df = pd.DataFrame(data)