dict转dataframe，将keys作为数据列，并重新命名

Python中，将 dict 转为 pandas 中的 dataframe 格式，并将 dict 的 keys 作为数据列，且赋予该数据列新的列名。
我们假设dict的内容如下所示：
dict_data = {a: 1, b: 2, c: 3}
假设我们想要将keys 与 values 作为数据列，并且命名为kys 和 vas。
 那么，首先要将其转换为dataframe， 
import pandas as pd
frame = pd.DataFrame.from_dict(dict_data, orient='index', columns=['values']
此时，生成的dataframe会默认将keys作为索引（index），如下所示： 
vas
a 1
b 2
c 3 
因此，我们要先使用DataFrame的reset_index()函数，将索引列恢复为数据列。 
frame2 = frame.reset_index()
reset_index( ) 默认返回一个新的副本，但是原来的 dataframe 并没有发生改变，所以需要创建新的变量来接收副本。现在，新的dataframe则是下面的样子： 
index vas
0 a 1
1 b 2
2 c 3 
可以发现，keys 由索引列变成了数据列，且列名默认为 ‘index’。现在我们可以再使用dataframe的rename( )方法，为 ‘index’ 列重命名： 
frame3 = frame2.rename(columns={'index': 'kys'})
此时，表格形式如下： 
kys vas
0 a 1
1 b 2
2 c 3 
至此，达成目的。 
 （1）关于dataframe.rom_dict( )中的orient参数设置的问题，建议参考官方说明，不做赘述 here.
 （2）至于rename( ) 的参数问题，建议参考官方链接 here. 
                    dict转dataframe，将keys作为数据列，并重新命名Python中，将 dict 转为 pandas 中的 dataframe 格式，并将 dict 的 keys 作为数据列，且赋予该数据列新的列名。我们假设dict的内容如下所示：dict_data = {a: 1, b: 2, c: 3}假设我们想要将keys 与 values 作为数据列，并且命名为kys 和 vas。那...
				Python中，使用pandas进行数据处理和存储非常方便，同样，字典的使用也是很多操作中不可或缺的。本文主要是记录在使用过程中的经历，总结和分享，便于日后查看。
任务1：将字典的keys作为pandas的列名称，values作为pandas的行数据
废话不多说，直接上代码，结果一目了然：
import pandas as pd
dct = {'key1': [1, 4], 'key2': [2, 5], 'key3': [3, 6]}
dataframe = pd.DataFrame(dct, in.
a = ['Name', 'Age', 'Gender']
b = ['Ali', '19', 'China']
data = pd.DataFrame(zip(a, b), columns=['project', 'attribute'])
print data
dict_country = data.set_index('project').T.to_dict('list')
print dict_c
# 创建 MySQL 数据库连接
engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@host:port/database')
# 读取 DataFrame 数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 将 DataFrame 写入 MySQL 数据库中
df.to_sql(name='table_name', con=engine, if_exists='append', index=False)
其中，name 参数为表名，con 参数为数据库连接，if_exists 参数为数据存在时的处理方式，index 参数为是否将 DataFrame 的索引写入数据库中。如果需要将 DataFrame 的某一列插入到 MySQL 表的指定列中，可以先将 DataFrame 转换为字典，再使用 MySQL 的 INSERT INTO 语句插入数据，示例代码如下：
```python
import pandas as pd
import pymysql
# 创建 MySQL 数据库连接
conn = pymysql.connect(host='host', port=port, user='username', password='password', database='database')
# 读取 DataFrame 数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 将 DataFrame 转换为字典
data = df.to_dict(orient='records')
# 插入数据到 MySQL 表中
cursor = conn.cursor()
for row in data:
    sql = "INSERT INTO table_name (col1, col2, col3) VALUES (%s, %s, %s)"
    cursor.execute(sql, (row['col1'], row['col2'], row['col3']))
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()
其中，col1、col2、col3 分别为 MySQL 表中的列名，可以根据实际情况进行修改。