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• 参数解析
• 实例  

pandas函数中pandas.DataFrame.from_dict 直接从字典构建DataFrame 。

参数解析

DataFrame from_dict（）方法用于将Dict转换为DataFrame对象。 此方法接受以下参数。

• data: dict or array like object to create DataFrame.data ：字典或类似数组的对象来创建DataFrame。
• orient: The orientation of the data. The allowed values are (‘columns’, ‘index’), default is the ‘columns’.  orient ：数据的方向。 允许值为（“列”，“索引”），默认值为“列”。 Specify orient='index' to create the DataFrame using dictionary keys as rows:。 当参数orient为index值时，会将字典的keys作为DataFrame的行。（默认是keys变为列）
• columns: a list of values to use as labels for the DataFrame when orientation is ‘index’. If it’s used with columns orientation, ValueError is raised.     columns ：当方向为“索引”时，用作DataFrame标签的值的列表。 如果与列方向一起使用，则会引发ValueError 。

实例  

1）By default the keys of the dict become the DataFrame columns:

默认是将字典的keys作为列

data = {'col_1': [3, 2, 1, 0], 'col_2': ['a', 'b', 'c', 'd']}
pd.DataFrame.from_dict(data)
   col_1 col_2
0      3     a
1      2     b
2      1     c
3      0     d

2） Specify orient='index' to create the DataFrame using dictionary keys as rows: 参数orient为index值时，会将字典的keys作为DataFrame的行

data = {'row_1': [3, 2, 1, 0], 'row_2': ['a', 'b', 'c', 'd']}
pd.DataFrame.from_dict(data, orient='index')
       0  1  2  3
row_1  3  2  1  0
row_2  a  b  c  d

3） orient为index值时， 可以手动命名列名

pd.DataFrame.from_dict(data, orient='index',
                       columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
       A  B  C  D
row_1  3  2  1  0
row_2  a  b  c  d

参考： pandas.DataFrame.from_dict — pandas 1.3.4 documentation