将json格式数据转换为dataframe

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我有这个数据字典:

data = {'timestamp': 1555063200000, 'exchange': 'NSE_FO', 'symbol': 'NIFTY19APR11600CE', 'ltp': 152.75, 'close': 151.4}

请问我可以指导我将上面的字典转换为python中的数据帧吗?

试图运行以下行:

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

抛出错误:

 print(pd.DataFrame().from_dict(data, orient='columns'))
  File "C:\Users\balveer\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 1138, in from_dict
    return cls(data, index=index, columns=columns, dtype=dtype)
  File "C:\Users\balveer\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 392, in __init__
    mgr = init_dict(data, index, columns, dtype=dtype)
  File "C:\Users\balveer\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\site-packages\pandas\core\internals\construction.py", line 212, in init_dict
    return arrays_to_mgr(arrays, data_names, index, columns, dtype=dtype)
python-3.x dataframe
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该行应该有效:

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

您的错误来自数据中的标量值,它应该是列表,或者您必须在DataFrame方法中指定索引。

我希望它对你有所帮助

阿德里安


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我想这是你需要首先构建你的数据框并注意你的列是什么,然后插入你的数据:

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