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

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)

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

​```

只要把字典放在一个列表上:

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

首先你需要创造一个熊猫系列。第二步是将pandas系列转换为pandas数据框架。

import pandas as pd
data = {'a': 1, 'b': 2}
pd.Series(data).to_frame()

您甚至可以提供列名。

pd.Series(data).to_frame('ColumnName')

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']