Python, 딕셔너리, Pandas를 사용하여 딕셔너리 목록을 Pandas DataFrame으로 변환하는 방법

Python, 딕셔너리, Pandas를 사용하여 딕셔너리 목록을 Pandas DataFrame으로 변환하는 방법

다음은 딕셔너리 목록을 Pandas DataFrame으로 변환하는 두 가지 일반적인 방법입니다.

pandas.DataFrame() 함수 사용:

import pandas as pd

# 딕셔너리 목록 준비
data = [{'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'Seattle'},
        {'name': 'Bob', 'age': 25, 'city': 'New York'},
        {'name': 'Charlie', 'age': 32, 'city': 'Chicago'}]

# 딕셔너리 목록을 Pandas DataFrame으로 변환
df = pd.DataFrame(data)

# 결과 출력
print(df)

위 코드는 다음과 같은 결과를 출력합니다.

    name  age       city
0  Alice   30  Seattle
1   Bob   25  New York
2  Charlie  32  Chicago

dict() 함수와 keys() 메서드 사용:

import pandas as pd

# 딕셔너리 목록 준비
data = [{'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'Seattle'},
        {'name': 'Bob', 'age': 25, 'city': 'New York'},
        {'name': 'Charlie', 'age': 32, 'city': 'Chicago'}]

# 첫 번째 딕셔너리의 키를 사용하여 열 이름 지정
columns = list(data[0].keys())

# 딕셔너리 목록을 Pandas DataFrame으로 변환
df = pd.DataFrame([dict(row) for row in data], columns=columns)

# 결과 출력
print(df)

주의 사항:

• 모든 딕셔너리가 동일한 키를 가지고 있는지 확인해야 합니다. 키가 다르면 오류가 발생할 수 있습니다.
• 딕셔너리의 값 유형이 서로 호환되는지 확인해야 합니다. 예를 들어, 모든 'age' 값이 숫자형인지 확인해야 합니다.

예제 코드: 딕셔너리 목록을 Pandas DataFrame으로 변환하기

import pandas as pd

# 딕셔너리 목록 준비
data = [{'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'Seattle'},
        {'name': 'Bob', 'age': 25, 'city': 'New York'},
        {'name': 'Charlie', 'age': 32, 'city': 'Chicago'}]

# 딕셔너리 목록을 Pandas DataFrame으로 변환
df = pd.DataFrame(data)

# 결과 출력
print(df)

import pandas as pd

# 딕셔너리 목록 준비
data = [{'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'Seattle'},
        {'name': 'Bob', 'age': 25, 'city': 'New York'},
        {'name': 'Charlie', 'age': 32, 'city': 'Chicago'}]

# 첫 번째 딕셔너리의 키를 사용하여 열 이름 지정
columns = list(data[0].keys())

# 딕셔너리 목록을 Pandas DataFrame으로 변환
df = pd.DataFrame([dict(row) for row in data], columns=columns)

# 결과 출력
print(df)

설명:

• 두 예제 모두 data라는 딕셔너리 목록을 사용합니다. 이 목록은 세 개의 딕셔너리로 구성되며 각 딕셔너리는 'name', 'age', 'city'라는 키를 가집니다.
• pandas.DataFrame() 함수는 딕셔너리 목록을 Pandas DataFrame으로 변환하는 가장 간단한 방법입니다. 첫 번째 인수로 딕셔너리 목록을 전달하면 됩니다.
• dict() 함수와 keys() 메서드를 사용하면 더 많은 제어력을 제공합니다. 첫 번째 딕셔너리의 키를 사용하여 열 이름을 지정하고 dict() 함수를 사용하여 각 딕셔너리를 행으로 변환합니다.

딕셔너리 목록을 Pandas DataFrame으로 변환하는 대체 방법

pd.from_records() 함수 사용:

import pandas as pd

# 딕셔너리 목록 준비
data = [{'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'Seattle'},
        {'name': 'Bob', 'age': 25, 'city': 'New York'},
        {'name': 'Charlie', 'age': 32, 'city': 'Chicago'}]

# 딕셔너리 목록을 Pandas DataFrame으로 변환
df = pd.from_records(data)

# 결과 출력
print(df)

zip() 함수와 list() 함수 사용:

import pandas as pd

# 딕셔너리 목록 준비
data = [{'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'Seattle'},
        {'name': 'Bob', 'age': 25, 'city': 'New York'},
        {'name': 'Charlie', 'age': 32, 'city': 'Chicago'}]

# 딕셔너리 목록의 키를 언패킹
keys = list(data[0].keys())

# 딕셔너리 목록의 값을 언패킹
values = list(zip(*data))

# 딕셔너리 목록을 Pandas DataFrame으로 변환
df = pd.DataFrame(dict(zip(keys, values)))

# 결과 출력
print(df)

numpy.array() 함수와 pd.DataFrame() 함수 사용:

import pandas as pd
import numpy as np

# 딕셔너리 목록 준비
data = [{'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'Seattle'},
        {'name': 'Bob', 'age': 25, 'city': 'New York'},
        {'name': 'Charlie', 'age': 32, 'city': 'Chicago'}]

# 딕셔너리 목록을 NumPy 배열로 변환
data_array = np.array(data)

# NumPy 배열을 Pandas DataFrame으로 변환
df = pd.DataFrame(data_array)

# 결과 출력
print(df)

• 각 방법마다 성능 및 메모리 사용량이 다를 수 있습니다. 대규모 딕셔너리 목록을 처리하는 경우 성능을 고려해야 합니다.