在用pandas读取dict和list的时候，依据结构和需求不同，我们可能需要生成不同格式的DataFrame，这里我总结了下我最近遇到的一些读取操作

1.读取dict

这里我们以一个字典为数据，看下不同操作的结果有何不同

data = {'a':[1,2],'b':[2,3]}

（1）直接调用DataFrame进行读取的话，生成的DataFrame结构如下:

pd.DataFrame(data)

pd.DataFrame.from_dict(data)

需要说明的是： from_dict这个方法只有在pandas 0.23版本后才有，如果在早期的版本如0.19中调用会出现报错

（2）如果我们想以a，b作为索引，以list中的每个值分别为一列怎么操作呢？

pd.DataFrame.from_dict(data,orient='index',columns = ['value1','value2'])

如果进一步想让a、b生成列的话，调用 reset_index 方法即可

pd.DataFrame.from_dict(data,orient='index',columns = ['value1','value2']).reset_index().rename(columns = {'index':'key'})

(3)但是如果我们想把字典的key和value分别生成两列，如何操作呢?

一种方法是：

pd.DataFrame(list(data.items()),columns = ['key','value'])

还有一种方法依然是利用from_dict,不过就需要将value中的list提前转化成字符串，然后再进行操作即可

2.读取list

（1）一般读取一个list，生成的结果如下

pd.DataFrame([1,2,3,4])

（2）如果读取的list中的每个元素都是一个元组，会发生什么呢？

pd.DataFrame([(1,2,3,4),(2,3,4,5)],columns = ['value1','value2','value3','value4'])

如果忽略columns的话，第二个list的值不是列名，而是默认生成索引名，如下：

pd.DataFrame([(1,2,3,4),(2,3,4,5)],['value1','value2'])

以上是最近遇到的一些常用的pandas操作，后面遇到了其他的情况继续完善。