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将Python dict重塑为数据帧

dictionary pandas python

user1718097 · 技术社区 · 7 年前

我给了一本Python字典,它看起来像:

myDict = {'A':['a','b','c','d','e'],
          'B':['f','g','h']}

  key val
0   B   f
1   B   g
2   B   h
3   A   a
4   A   b
5   A   c
6   A   d
7   A   e

我不能使用标准方法将字典输入熊猫数据帧,但我已经提出了一种方法,它可以工作,但看起来很笨拙。基本上,我创建了两个包含键和值的列表,转换成另一个dict并将该dict导入到一个数据帧中。我确信我可以使用列表或字典理解来组合一些行,但是最后的命令将是不可读的。我暂时将每一行分开,以便于阅读代码。

myDict = {'A':['a','b','c','d','e'],
          'B':['f','g','h']}

# Column of keys
keys = [[k]*len(v) for k,v in myDict.items()]

# Flatten list
keys = [item for sublist in keys for item in sublist]

# Column of values
values = [v for k,v in myDict.items()]

# Flatten list
values = [item for sublist in values for item in sublist]

key = 'key'
value = 'val'

df = pd.DataFrame({key:keys,value:values})

print(df)

也许我已经关注这个问题太久了,但我的问题是是否有一个更简单的内置命令来实现相同的目标。

5 回复 | 直到 7 年前

a_guest 7 年前

您可以简单地遍历dict,然后遍历每个列表:

df = pd.DataFrame(
    data=[(k, v) for k, l in myDict.items() for v in l],
    columns=['key', 'value']
)

gold_cy 7 年前

pd.DataFrame.from_dict(myDict, orient='index')
    .stack()
    .reset_index()
    .drop('level_1', axis=1)
    .rename(columns={'level_0': 'key', 0: 'value'})

  key value
0   A     a
1   A     b
2   A     c
3   A     d
4   A     e
5   B     f
6   B     g
7   B     h

BENY 7 年前

unnesting

df=unnesting(pd.Series(myDict).to_frame(),[0]).reset_index()
df.columns=['key','value']
df
Out[402]: 
  key value
0   A     a
1   A     b
2   A     c
3   A     d
4   A     e
5   B     f
6   B     g
7   B     h

G. Anderson 7 年前

一个在熊猫外部操作但稍微简化操作的选项:

my_dict = {'A':['a','b','c','d','e'],
          'B':['f','g','h']}

my_vals=[list(zip(k*len(v), v)) for k,v in my_dict.items()]

my_rows=[item for sublist in my_vals for item in sublist ]

pd.DataFrame(my_rows, columns=['key','val'])

    key val
0   A   a
1   A   b
2   A   c
3   A   d
4   A   e
5   B   f
6   B   g
7   B   h

niraj 7 年前

您也可以尝试使用:

import pandas as pd

myDict = {'A':['a','b','c','d','e'],
          'B':['f','g','h']}

# Creating dataframe from the dictionary 
df = pd.DataFrame.from_dict(myDict, orient='index')

# Transpose to change keys to column names
# stack creates level by pivoting columns
# reset index and only select two columns
df = df.T.stack().reset_index().iloc[:,1:]

# renaming columns
df.columns = ['key', 'value']

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