将dict转换为pandas dataframe，并将键保留在一行中

将dict转换为pandas dataframe可以使用pandas的DataFrame()方法。该方法可以接受一个字典作为输入，并将字典中的键作为列名，将对应的值作为数据填充到DataFrame中。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个字典
data = {'键1': [1, 2, 3],
        '键2': [4, 5, 6],
        '键3': [7, 8, 9]}

# 将字典转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 打印DataFrame
print(df)

运行上述代码，输出结果如下：

   键1  键2  键3
0   1   4   7
1   2   5   8
2   3   6   9

在上述代码中，我们首先创建了一个字典data，其中包含了三个键值对。然后使用pd.DataFrame()方法将字典转换为DataFrame，并将转换后的结果赋值给变量df。最后，打印出DataFrame的内容。

在这个例子中，字典的键作为了DataFrame的列名，字典中每个键对应的值则填充到了对应的列中。由于字典中的值都是列表形式，所以DataFrame中每个列都是一个Series对象，列名为字典中的键。

对于键保留在一行中的需求，可以通过进行转置操作来实现。可以使用DataFrame的T属性来进行转置。

以下是示例代码：

# 转置DataFrame
df_transposed = df.T

# 打印转置后的DataFrame
print(df_transposed)

运行上述代码，输出结果如下：

    0  1  2
键1  1  2  3
键2  4  5  6
键3  7  8  9

在这个例子中，我们使用DataFrame的T属性对DataFrame进行转置操作，并将转置后的结果赋值给变量df_transposed。最后，打印出转置后的DataFrame的内容。

转置后的DataFrame中，原先的行变成了列，原先的列变成了行，且列名仍然为原先的行索引（即字典的键）。

值得注意的是，上述示例中使用的是pandas库来操作DataFrame，pandas是一个强大的数据分析和处理库，非常适合在数据科学和云计算领域中进行数据处理和分析的工作。腾讯云也提供了与pandas兼容的数据处理和分析服务，如TencentDB for TDSQL、TencentDB for Redis等，可以方便地进行大规模数据的存储和处理。

更多关于pandas的信息，您可以参考腾讯云的官方文档：pandas中文文档。