在Pandas 0.21.0版之后，如何将Python dict转换为DataFrame列？

Question

我试图在两台计算机上运行相同的脚本，并让我的字典结构，数据转换为Pandas DataFrame。

df = pd.DataFrame(data, columns=[column_label])
df.to_csv('./result.csv', mode='w', index=False)

它在Pandas版本小于0.21.0的计算机上完美运行。 但是，当我在服务器上执行相同的代码时，突然会生成仅带有列标签而没有任何数据的csv文件。

我试图打印出df的值，并且在服务器上全部为NAN。

当我像这样删除列部分时：

df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('./result.csv', mode='w', index=False)

突然，数据又回来了，尽管缺少列并且数据不整齐。

如果我做

df = pd.DataFrame(data)
df.columns = column_label
df.to_csv('./result.csv', mode='w', index=False)

列标签向后，但列标签顺序不正确，并且数据也与列标签的顺序不匹配。

如果我做

df = pd.DataFrame(columns=[column_label])
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('./result.csv', mode='w', index=False)

数据与列标签的顺序匹配，但是列标签本身不正确...

此后，我已将运行0.10.1的计算机上的pandas库升级到0.22.0，并且它也停止了工作。

因此，出于某种原因，在Pandas 0.21.0版之后，将数据和column = [column_label]分配给DataFrame的一行似乎打破了将数据转换为DataFrame的命令。

如何使用较新版本的Pandas进行列分配？

Answer 1

我假设column_label是一个列表.pandas的columns参数只需要一个列名列表。 通过将[column_label]传递给columns参数，您正在执行的是传递列表列表。 尝试不使用[] 。

df = pd.DataFrame(data, columns=column_label)