今天小编就为大家分享一篇pandas 实现字典转换成DataFrame的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

把dictd = {‘A’:0}转换成DataFrame， 首先，DataFrame的语法格式应为： import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A':[0]})#'A'是columns，对应的是list 输出： A 0 0 但是如果是： df = pd.DataFrame({'A':0})#直接输入dict 会报错 ValueError: If using all scalar values, you must pass an index 解决办

使用 df=df.values， 可以把Pandas中的dataframe转成numpy中的array 以上这篇Pandas中把dataframe转成array的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。 您可能感兴趣的文章:详解将Pandas中的DataFrame类型转换成Numpy中array类型的三种方法pyspark.sql.DataFrame与pandas.DataFrame之间的相互转换实

使用 pd.Series把dataframe转成Series ts = pd.Series(df['Value'].values, index=df['Date']) 使用astype改变列中的值的类型，注意前面要有np df['列名'] = df['列名'].astype(np.int64) 以上这篇pandas把dataframe转成Series,改变列中值的类型方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。