Introducción

Python es un lenguaje de programación versátil que ofrece una amplia gama de estructuras de datos con las que trabajar. Dos estructuras de datos populares en Python son los diccionarios y los pandas DataFrames. En este artículo, exploraremos el proceso de convertir un diccionario de Python en un DataFrame de pandas.

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¿Qué es un diccionario Python?

Un diccionario de Python es una colección desordenada de pares clave-valor. Le permite almacenar y recuperar datos basados ​​en claves únicas. Los diccionarios son mutables, lo que significa que puedes modificar su contenido después de su creación. Son ampliamente utilizados en Python debido a su flexibilidad y eficiencia en el manejo de datos.

# Creating a dictionary in Python:

my_dict = {

'name': 'John',

'age': 30,

'city': 'New York',

'is_student': False

}

print(my_dict)

Salida:

¿Qué es un marco de datos de Pandas?

Un Pandas DataFrame es una estructura de datos etiquetada bidimensional que puede contener datos de diferentes tipos. Es similar a una tabla en una base de datos relacional o una hoja de cálculo en Excel. Los DataFrames proporcionan una forma poderosa de manipular, analizar y visualizar datos en Python. Se utilizan ampliamente en proyectos de análisis y ciencia de datos.

A continuación se muestra un ejemplo de cómo se ve un DataFrame de pandas:

¿Por qué convertir un diccionario en un marco de datos?

Convertir un diccionario en un DataFrame nos permite aprovechar las poderosas capacidades de análisis y manipulación de datos que brindan los pandas. Al convertir un diccionario en un DataFrame, podemos realizar varias operaciones como filtrar, ordenar, agrupar y agregar datos. También nos permite aprovechar las numerosas funciones y métodos integrados disponibles en pandas para el análisis de datos.

Métodos para convertir el diccionario Python en Pandas DataFrame

Usando el método pandas.DataFrame.from_dict()

Una de las formas más sencillas de convertir un diccionario en un DataFrame es utilizar el método `pandas.DataFrame.from_dict()`. Este método toma el diccionario como entrada y devuelve un DataFrame con las claves del diccionario como nombres de columna y los valores correspondientes como datos.

import pandas as pd

# Create a dictionary

data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],

        'Age': [25, 28, 32],

        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}

# Convert dictionary to DataFrame

df = pd.DataFrame.from_dict(data)

# Print the DataFrame

print(df)

Salida:

Conversión de claves y valores de diccionario en columnas

En algunos casos, es posible que desee convertir tanto las claves como los valores del diccionario en columnas separadas en el DataFrame. Esto se puede lograr usando el constructor `pandas.DataFrame()` y pasando una lista de tuplas que contienen los pares clave-valor del diccionario.

import pandas as pd

# Create a dictionary

data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],

        'Age': [25, 28, 32],

        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}

# Convert dictionary keys and values to columns

df = pd.DataFrame(list(data.items()), columns=['Key', 'Value'])

# Print the DataFrame

print(df)

Salida:

Conversión de diccionarios anidados a DataFrame

Si su diccionario contiene diccionarios anidados, puede convertirlos en un DataFrame usando la función `pandas.json_normalize()`. Esta función aplana la estructura anidada y crea un DataFrame con las columnas apropiadas.

import pandas as pd

# Create a dictionary with nested dictionaries

data = {'Name': {'First': 'John', 'Last': 'Doe'},

        'Age': {'Value': 25, 'Category': 'Young'},

        'City': {'Name': 'New York', 'Population': 8623000}}

# Convert nested dictionaries to DataFrame

df = pd.json_normalize(data)

# Print the DataFrame

print(df)

Salida:

Manejo de valores faltantes en el diccionario

Al convertir un diccionario en un DataFrame, es importante manejar adecuadamente los valores faltantes. De forma predeterminada, pandas reemplazará los valores faltantes con "NaN" (no es un número). Sin embargo, puede especificar un valor diferente utilizando el método `fillna()`.

import pandas as pd

# Create a dictionary with missing values

data = {'Name': ['John', 'Emma', None],

        'Age': [25, None, 32],

        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}

# Convert dictionary to DataFrame and replace missing values with 'Unknown'

df = pd.DataFrame.from_dict(data).fillna('Unknown')

# Print the DataFrame

print(df)

Salida:

Consejos y trucos para convertir el diccionario Python a Pandas DataFrame

Especificación de nombres de columnas y tipos de datos

De forma predeterminada, el método `pandas.DataFrame.from_dict()` utiliza las claves del diccionario como nombres de columnas. Sin embargo, puede especificar nombres de columnas personalizados pasando una lista de nombres de columnas como parámetro "columnas".

import pandas as pd

# Create a dictionary with keys matching the desired column names

data = {'Student Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],

     'Age': [25, 28, 32],

     'Location': ['New York', 'London', 'Paris']}

# Convert dictionary to DataFrame

df = pd.DataFrame.from_dict(data)

# Print the DataFrame

print(df)

Salida:

Manejo de claves duplicadas en el diccionario

Si su diccionario contiene claves duplicadas, el método `pandas.DataFrame.from_dict()` generará un `ValueError`. Para manejar esta situación, puede pasar el parámetro "orientar" con un valor de "índice" para crear un marco de datos con claves duplicadas como filas.

import pandas as pd

# Create a dictionary with duplicate keys

data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],

        'Age': [25, 28, 32],

        'City': ['New York', 'London', 'Paris'],

        'Name': ['Tom', 'Emily', 'Chris']}

# Convert dictionary to DataFrame with duplicate keys as rows

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

# Print the DataFrame

print(df)

Salida:

Manejo de diccionarios grandes y optimización del rendimiento

Cuando se trata de diccionarios grandes, la realización del proceso de conversión se vuelve crucial. Para optimizar el rendimiento, puede utilizar el constructor `pandas.DataFrame()` y pasar una expresión generadora que produzca tuplas que contengan los pares clave-valor del diccionario.

import pandas as pd

# Create a large dictionary

data = {str(i): i for i in range(1000000)}

# Convert large dictionary to DataFrame using generator expression

df = pd.DataFrame((k, v) for k, v in data.items())

# Print the DataFrame

print(df)

Conclusión

Convertir un diccionario de Python en un DataFrame de pandas es una técnica útil para la manipulación y el análisis de datos. En este artículo, exploramos varios métodos para convertir un diccionario en un DataFrame, incluido el uso del método `pandas.DataFrame.from_dict()`, el manejo de diccionarios anidados y el manejo de valores faltantes. También analizamos algunos consejos y trucos para personalizar el proceso de conversión.

Con este conocimiento, estará mejor equipado para aprovechar las capacidades de los pandas en sus proyectos de análisis de datos.

También puede consultar estos artículos para saber más:

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• Fuente: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/01/how-to-convert-python-dictionary-to-pandas-dataframe/