pandas.DataFrame.from_dict nie zachowuje zamówienia za pomocą OrderedDict

Question

Chcę importować dane OData XML z holenderskiego biura statystyk (CBS) do naszej bazy danych. Używając lxml i pand, pomyślałem, że to powinno być proste. Używając OrderDict, chcę zachować kolejność kolumn dla czytelności, ale jakoś nie mogę tego naprawić.

from collections import OrderedDict 
from lxml import etree 
import requests 
import pandas as pd 


# CBS URLs 
base_url = 'http://opendata.cbs.nl/ODataFeed/odata' 
datasets = ['/37296ned', '/82245NED'] 

feed = requests.get(base_url + datasets[1] + '/TypedDataSet') 
root = etree.fromstring(feed.content) 

# all record entries start at tag m:properties, parse into data dict 
data = [] 
for record in root.iter('{{{}}}properties'.format(root.nsmap['m'])): 
    row = OrderedDict() 
    for element in record: 
     row[element.tag.split('}')[1]] = element.text 
    data.append(row) 

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

Kontrola data The OrderDict jest we właściwej kolejności. Ale patrząc na df.head() kolumny zostały posortowane alfabetycznie najpierw za pomocą CAPS?

Pomoc, ktoś?

Answer 1

Coś w przykładzie wydaje się być niespójne, jak data jest list i nie dict, ale zakładając, że naprawdę mają OrderedDict:

Spróbuj jednoznacznie określić swoją kolejność kolumn podczas tworzenia DataFrame:

# ... all your data collection 
df = pd.DataFrame(data, columns=data.keys()) 

To powinno dać swój DataFrame z kolumnami zamówionych właśnie w dokładnym sposobie ich w OrderedDict (poprzez generowanej listy data.keys())