from_dict()

La méthode from_dict() de Pandas crée un DataFrame à partir d'un dictionnaire Python, interprétant les clés comme les noms de colonnes et les valeurs comme les données correspondantes.

Syntaxe de from_dict()

Dans cet exemple, nous utilisons orient='index' pour spécifier que les clés du dictionnaire doivent être utilisées comme index du DataFrame. De plus, nous utilisons columns pour spécifier les noms des colonnes du DataFrame.

Cela nous permet de créer un DataFrame bien structuré avec les données de ventes mensuelles de chaque produit.

Paramètres de from_dict()

• columns : Ce paramètre est utilisé pour spécifier les noms des colonnes du DataFrame que vous créez à partir du dictionnaire ventes.

• orient='index' : cela signifie que les clés du dictionnaire seront utilisées comme index du DataFrame.

  
  

Par inverse, si on veut l'orientation est fixée sur les colonnes :

Voir aussi : all(), any(), append(), count(), enumerate(), extend(), filter(), float() format() input(), int(), isdigit(), isinstance(), items(), join(), endswith(), list(), map(), max(), mean(), min(), pop(), range(), len(), startswith(), zip(), type(), get(), symmetric_difference(), keys(), difference()

Numpy : arange(), array(), delete(), hsplit(), hstack(), linspace(), logical_and(), logical_or(), polyfit()

Pandas : concat(), concatenate(), describe(), dict(), drop_duplicates(), dropna(), fillna(), from_dict(), groupby(), head(), iloc, info(), insert(), isin(), melt(), merge(), pivot_table(), read_csv(), read_excel(), rename(), where()

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