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每當(dāng)我使用pandas進(jìn)行分析時(shí)，我的第一個(gè)目標(biāo)是使用眾多可用選項(xiàng)中的一個(gè)將數(shù)據(jù)導(dǎo)入Pandas的DataFrame 。
對(duì)于絕大多數(shù)情況下，我使用的 read_excel ， read_csv 或 read_sql 。

但是，有些情況下我只需要幾行數(shù)據(jù)或包含這些數(shù)據(jù)里的一些計(jì)算。

在這些情況下，了解如何從標(biāo)準(zhǔn)python列表或字典創(chuàng)建DataFrames會(huì)很有幫助。

基本過(guò)程并不困難，但因?yàn)橛袔追N不同的選擇，所以有助于理解每種方法的工作原理。

我永遠(yuǎn)記不住我是否應(yīng)該使用 from_dict ， from_records ， from_items 或默認(rèn)的 DataFrame 構(gòu)造函數(shù)。

通常情況下，通過(guò)一些反復(fù)試驗(yàn)和錯(cuò)誤，我能搞定它。但由于它仍然讓我感到困惑，我想我會(huì)通過(guò)以下幾個(gè)例子來(lái)澄清這些不同的方法。

在本文的最后，我簡(jiǎn)要介紹了在生成Excel報(bào)表時(shí)如何使用它。

從Python的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中生成DataFrame

您可以使用多種方法來(lái)獲取標(biāo)準(zhǔn)python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)并創(chuàng)建Pandas的DataFrame。

出于這些示例的目的，我將為3個(gè)虛構(gòu)公司創(chuàng)建一個(gè)包含3個(gè)月銷售信息的DataFrame。

字典

在展示下面的示例之前，我假設(shè)已執(zhí)行以下導(dǎo)入：

import pandas as pd
from collections import OrderedDict
from datetime import date

標(biāo)題名稱：從列表或字典創(chuàng)建Pandas的DataFrame對(duì)象的方法-創(chuàng)新互聯(lián)
標(biāo)題URL：http://m.rwnh.cn/article2/djidic.html

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