转换为dataframe时保持Scrapy found字典的排序

在Scrapy中，当将字典转换为DataFrame时，可以使用pandas库来实现。为了保持字典的排序，可以使用有序字典（OrderedDict）来存储Scrapy的found字典。

有序字典是Python标准库collections中的一个类，它可以按照元素插入的顺序来保持字典的顺序。在Scrapy中，可以通过在spider中定义一个有序字典来存储found字典的数据。

以下是一个示例代码：

from collections import OrderedDict
import pandas as pd

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'my_spider'
    
    def __init__(self):
        self.found = OrderedDict()
    
    def parse(self, response):
        # 在爬虫中获取数据并存储到有序字典中
        self.found['key1'] = 'value1'
        self.found['key2'] = 'value2'
        self.found['key3'] = 'value3'
        
        # 将有序字典转换为DataFrame并保持排序
        df = pd.DataFrame.from_dict(self.found, orient='index', columns=['value'])
        df = df.reset_index().rename(columns={'index': 'key'})
        
        # 打印DataFrame
        print(df)

在上述示例代码中，我们首先导入了collections模块中的OrderedDict类和pandas库。然后，在Spider的构造函数中初始化了一个有序字典self.found。在parse方法中，我们将数据存储到self.found中，并使用pandas的from_dict方法将有序字典转换为DataFrame。最后，我们通过打印DataFrame来验证排序是否正确。

这样，当使用Scrapy爬取数据并将其转换为DataFrame时，可以保持Scrapy found字典的排序。