Pandas DataFrame 构造函数对行进行排序，即使使用 OrderedDict 作为输入

Question

我创建了一个 OrderedDict：

from collections import OrderedDict

od = OrderedDict([((2, 9), 0.5218),
  ((2, 0), 0.3647),
  ((3, 15), 0.3640),
  ((3, 8), 0.3323),
  ((2, 28), 0.3310),
  ((2, 15), 0.3281),
  ((2, 10), 0.2938),
  ((3, 9), 0.2719)])

然后我将其输入到 pandas DataFrame 构造函数中：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'values': od})

结果是这样的：

相反，它应该给出：

我不明白这里发生了什么？

PS：我不是在寻找解决问题的替代方法（尽管如果您认为它对社区有帮助，欢迎您发布）。 我只想了解为什么这在这里不起作用。 这是一个错误，还是有一些逻辑？ 这也不是此链接的副本，因为我专门使用 OrderedDict 而不是普通的 dict。

Answer 1

如果您想以与字典相同的顺序获取 DataFrame，您可以

df = pd.DataFrame(od.values(), index=od.keys(), columns=['values'])

输出

      values
2 9   0.5218
  0   0.3647
3 15  0.3640
  8   0.3323
2 28  0.3310
  15  0.3281
  10  0.2938
3 9   0.2719

---

框架源代码中唯一提到的OrderedDict是df.to_dict()的示例，因此在这里没有用。

似乎即使您正在传递一个有序结构，一旦您将它包装在一个公共字典{'values': od}并且 Pandas 从 OrderedDict 中获取其索引，它就会被默认解析和重新排序。

如果您也使用列标签（à la json）构建字典，则此行为似乎被否决。

od = OrderedDict([
    ((2, 9), {'values':0.5218}),
    ((2, 0), {'values':0.3647}),
    ((3, 15), {'values':0.3640}),
    ((3, 8), {'values':0.3323}),
    ((2, 28), {'values':0.3310}),
    ((2, 15), {'values':0.3281}),
    ((2, 10), {'values':0.2938}),
    ((3, 9), {'values':0.2719})
])
df = pd.DataFrame(od).T
print(df)
      values
2 9   0.5218
  0   0.3647
3 15  0.3640
  8   0.3323
2 28  0.3310
  15  0.3281
  10  0.2938
3 9   0.2719