Pandas 从 OrderedDict 列表构建 DataFrame：保留列顺序

Question

pd.__version__ = 0.18.0

假设您有一个 list 的 OrderedDict:

[OrderedDict([('SecurityCode', 'IDX.MSDENON'), ('DescriptionLong', 'MSCI Norway NR USD (EUR)'), ('DataSrc', 'BGN.COB'), ('Ticker', 'MSDENON Index'), ('LastRun', None)])]

如果您从默认构造函数（甚至使用 .from_dict() 方法）构建 DataFrame

df = pd.DataFrame(mylist)

它不保留列顺序：

      DataSrc  DescriptionLong    LastRun SecurityCode         Ticker  
   0  BGN.COB  MSCI Norway NR USD (EUR)    None  IDX.MSDENON  MSDENON Index

而 :

df = pd.DataFrame(data, columns=data[0].keys())

     SecurityCode           DescriptionLong  DataSrc         Ticker LastRun
  0  IDX.MSDENON  MSCI Norway NR USD (EUR)  BGN.COB  MSDENON Index    None

确实保持列顺序。

我在 Whosebug 上了解到 0.11 中存在此类错误，但恕我直言，我们不必在默认构造函数中指定 columns= 选项。我是不是遗漏了什么，或者这是一个需要报告的错误？

编辑： pydata/pandas 回购上的 github 问题已创建并接受。它是默认构造函数中的 "bug" ，在任何情况下都会覆盖 OrderedDict 列顺序。已计划对下一个主要版本进行更正（接受 0.18.2 的提交）

Answer 1

试试这个：

df = pd.DataFrame.from_dict(data[0], orient='index').T

Answer 2

这确实是 DataFrame 构造函数的问题（参见我的编辑）。
我觉得 columns= option 解决方法比 hhbilly 提出的解决方案更好（语法上更容易理解）。

Answer 3

自己动手....

newList = list()
columnNames = df.columns
for index, row in df.iterrows():
    newDict = OrderedDict()
    for key in columnNames:
        newDict[key] = row[key]
    newList.append(newDict)

Pandas 从 OrderedDict 列表构建 DataFrame：保留列顺序

Pandas DataFrame construction from a list of OrderedDict: preserving columns order

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