将字典转换为数据帧

col_dict_df = pd.Series(col_dict).to_frame('new_col').reset_index()

为列指定新名称

col_dict_df.columns = ['col1', 'col2']

如果你有一个字典，你可以用下面这行代码把它转换成pandas数据帧:

pd.DataFrame({"key": d.keys(), "value": d.values()})

这是因为DataFrame有两个直观的维度——列和行。

您只是使用字典键指定列。

如果您只想指定一维数据，请使用Series!

只要把字典放在一个列表上:

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

import pandas as pd
 a=2
 b=3
dict = {'A': a, 'B': b}

pd.DataFrame(pd.Series(dict)).T  
# *T :transforms the dataframe*

   Result:
    A   B
0   2   3

也许Series会提供你需要的所有函数:

pd.Series({'A':a,'B':b})

DataFrame可以被认为是一个系列的集合，因此你可以:

将多个Series连接到一个数据帧中(如此处所述) 向现有数据帧中添加一个Series变量(示例如下)