[解決済み] Pythonのdictをdataframeに変換する

質問

以下のようなPythonの辞書を持っています。

{u'2012-06-08': 388,
 u'2012-06-09': 388,
 u'2012-06-10': 388,
 u'2012-06-11': 389,
 u'2012-06-12': 389,
 u'2012-06-13': 389,
 u'2012-06-14': 389,
 u'2012-06-15': 389,
 u'2012-06-16': 389,
 u'2012-06-17': 389,
 u'2012-06-18': 390,
 u'2012-06-19': 390,
 u'2012-06-20': 390,
 u'2012-06-21': 390,
 u'2012-06-22': 390,
 u'2012-06-23': 390,
 u'2012-06-24': 390,
 u'2012-06-25': 391,
 u'2012-06-26': 391,
 u'2012-06-27': 391,
 u'2012-06-28': 391,
 u'2012-06-29': 391,
 u'2012-06-30': 391,
 u'2012-07-01': 391,
 u'2012-07-02': 392,
 u'2012-07-03': 392,
 u'2012-07-04': 392,
 u'2012-07-05': 392,
 u'2012-07-06': 392}

キーは ユニコード は日付で、値は整数です。これをpandasのdataframeに変換して、日付とそれに対応する値を2つの別々の列として持ちたいと思います。例: col1: 日付 col2: DateValue (日付はUnicodeのまま、datevalueは整数のまま)

     Date         DateValue
0    2012-07-01    391
1    2012-07-02    392
2    2012-07-03    392
.    2012-07-04    392
.    ...           ...
.    ...           ...

この方向で何か助けがあれば、とてもありがたいのですが。pandasのドキュメントで、これを助けるためのリソースを見つけることができません。

このdictの各キーと値のペアをdictに変換して、構造全体をdictのdictにしてから、各行を個別にdataframeに追加するのが1つの解決策かもしれないことは分かっています。しかし、私はこれを行うためのより簡単な方法とより直接的な方法があるかどうかを知りたいのです。

今のところ、dictをシリーズオブジェクトに変換してみましたが、これでは列間の関係が維持できないようです。

s  = Series(my_dict,index=my_dict.keys())

解決方法は？

このエラーは、DataFrame のコンストラクタにスカラー値（リストやディクショナリなど、複数のカラムを持つ値を想定している）を指定して呼び出したことに起因します。

pd.DataFrame(d)
ValueError: If using all scalar values, you must must pass an index

辞書から項目を取り出すことができる（つまり、キーと値のペアを取り出すことができる）。

In [11]: pd.DataFrame(d.items())  # or list(d.items()) in python 3
Out[11]:
             0    1
0   2012-07-02  392
1   2012-07-06  392
2   2012-06-29  391
3   2012-06-28  391
...

In [12]: pd.DataFrame(d.items(), columns=['Date', 'DateValue'])
Out[12]:
          Date  DateValue
0   2012-07-02        392
1   2012-07-06        392
2   2012-06-29        391

しかし、Seriesコンストラクタを渡す方が理にかなっていると思います。

In [21]: s = pd.Series(d, name='DateValue')
Out[21]:
2012-06-08    388
2012-06-09    388
2012-06-10    388

In [22]: s.index.name = 'Date'

In [23]: s.reset_index()
Out[23]:
          Date  DateValue
0   2012-06-08        388
1   2012-06-09        388
2   2012-06-10        388