将字典添加到pandas数据框并忽略额外的值

可以通过使用pandas的DataFrame.from_dict()方法来实现。该方法将字典转换为数据框，并且可以选择忽略字典中的额外值。

下面是一个完善且全面的答案：

将字典添加到pandas数据框并忽略额外的值可以使用pandas的DataFrame.from_dict()方法。该方法将字典转换为数据框，并且可以选择忽略字典中的额外值。

字典是一种无序的数据结构，由键值对组成。在Python中，可以使用大括号{}来创建字典。例如，以下是一个包含姓名、年龄和性别的字典示例：

data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
        '年龄': [25, 30, 35],
        '性别': ['男', '女', '男']}

要将字典添加到pandas数据框中，可以使用DataFrame.from_dict()方法。该方法的语法如下：

df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient='columns', dtype=None, columns=None)

参数说明：

• data: 要转换为数据框的字典。
• orient: 指定字典的排列方式，可以是'columns'（默认）或'index'。
• dtype: 指定数据类型。
• columns: 指定数据框的列顺序。

例如，使用上述示例字典创建数据框的代码如下：

import pandas as pd

data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
        '年龄': [25, 30, 35],
        '性别': ['男', '女', '男']}

df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient='columns')

这将创建一个包含姓名、年龄和性别的数据框。数据框的输出如下：

  姓名  年龄 性别
0  张三  25  男
1  李四  30  女
2  王五  35  男

在转换字典为数据框时，如果字典中包含额外的键或值，可以通过设置orient参数为'columns'来忽略这些额外的值。这将只保留字典中存在的键和对应的值。

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