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python - 已弃用的方法 from_items 在更改为 from_dict 时会引发错误

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-01 08:13:24 26 4
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我希望使用建议的 from_dict 修复即将被弃用的方法 from_items

pd.set_option('display.max_columns', 50)
pd.set_option('display.max_rows', 50)

Test_Data = [('originating_system_id', ['CL', 'CL', 'CL', 'CL']),
('security_type1', ['CORP', 'CORP', 'CORP', 'CORP']),
('state', ['Traded', 'Covered', 'Traded Away', 'Traded']),
('trading_book', ['LCAAAAA', 'NUBBBBB', 'EDFGSFG', 'PDFEFGR'])
]
df = pd.DataFrame.from_items(Test_Data)
print(df)

originating_system_id security_type1 state trading_book
0 CL CORP Traded LCAAAAA
1 CL CORP Covered NUBBBBB
2 CL CORP Traded Away EDFGSFG
3 CL CORP Traded PDFEFGR

当我在 df 分配上更改为 from_dict 时:

df = pd.DataFrame.from_dict(Test_Data)

当我希望应用过滤器时出现以下行错误:

m1 = ~df['trading_book'].str.startswith(tuple(prefixes))
KeyError: 'trading_book'

from_dict 的结构是否不同?有没有 from_items 的替代方案?

最佳答案

对我来说工作很好,将其转换为字典:

df = pd.DataFrame(dict(Test_Data))
#another alternative solution
#df = pd.DataFrame({a:b for a, b in Test_Data})
print(df)
originating_system_id rbc_security_type1 state trading_book
0 CL CORP Traded LCAAAAA
1 CL CORP Covered NUBBBBB
2 CL CORP Traded Away EDFGSFG
3 CL CORP Traded PDFEFGR

详细信息:

print(dict(Test_Data)
{'originating_system_id': ['CL', 'CL', 'CL', 'CL'],
'rbc_security_type1': ['CORP', 'CORP', 'CORP', 'CORP'],
'state': ['Traded', 'Covered', 'Traded Away', 'Traded'],
'trading_book': ['LCAAAAA', 'NUBBBBB', 'EDFGSFG', 'PDFEFGR']

关于python - 已弃用的方法 from_items 在更改为 from_dict 时会引发错误,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55095948/

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