python - pandas.DataFrame.from_dict 不使用 OrderedDict 保留顺序

Question

我想将来自荷兰统计局 (CBS) 的 OData XML 数据馈送导入我们的数据库。使用 lxml 和 pandas 我认为这应该是直截了当的。通过使用 OrderDict，我想保留列的顺序以提高可读性，但不知何故我无法做到。

from collections import OrderedDict
from lxml import etree
import requests
import pandas as pd


# CBS URLs
base_url = 'http://opendata.cbs.nl/ODataFeed/odata'
datasets = ['/37296ned', '/82245NED']

feed = requests.get(base_url + datasets[1] + '/TypedDataSet')
root = etree.fromstring(feed.content)

# all record entries start at tag m:properties, parse into data dict
data = []
for record in root.iter('{{{}}}properties'.format(root.nsmap['m'])):
    row = OrderedDict()
    for element in record:
        row[element.tag.split('}')[1]] = element.text
    data.append(row)

df = pd.DataFrame.from_dict(data)
df.columns

检查 data，OrderDict 的顺序正确。但是看看 df.head() 列是先用大写字母按字母顺序排序的吗？

帮忙，有人吗？

Answer 1

您的示例中的某些内容似乎不一致，因为 data 是一个 list 而没有 dict，但假设您确实有一个 OrderedDict:

尝试在创建 DataFrame 时明确指定列顺序:

# ... all your data collection
df = pd.DataFrame(data, columns=data.keys())

这应该为您提供 DataFrame，其列的顺序与 OrderedDict 中的列完全一致(通过 data.keys() 生成的列表)