Julia 如何将字典列表转换为数据帧？

我有一个字典列表，其格式与下面类似。名单 是由我不想更改的其他函数生成的。因此, 列表及其目录的存在可以被视为一个给定值

dictlist=[]
for i in 1:20
  push!(dictlist, Dict(:a=>i, :b=>2*i))
end

---

是否有一种语法清晰的方法将此列表转换为数据帧？

此函数提供了一种可能的解决方案：

using DataFrames

function DictionariesToDataFrame(dictlist)
  ret = Dict()                 #Holds dataframe's columns while we build it
  #Get all unique keys from dictlist and make them entries in ret
  for x in unique([y for x in [collect(keys(x)) for x in dictlist] for y in x])
    ret[x] = []
  end
  for row in dictlist          #Loop through each row
    for (key,value) in ret     #Use ret to check all possible keys in row
      if haskey(row,key)       #Is key present in row?
        push!(value, row[key]) #Yes
      else                     #Nope
        push!(value, nothing)  #So add nothing. Keeps columns same length.
      end
    end
  end
  #Fix the data types of the columns
  for (k,v) in ret                             #Consider each column
    row_type = unique([typeof(x) for x in v])  #Get datatypes of each row
    if length(row_type)==1                     #All rows had same datatype
      row_type = row_type[1]                   #Fetch datatype
      ret[k]   = convert(Array{row_type,1}, v) #Convert column to that type
    end
  end
  #DataFrame is ready to go!
  return DataFrames.DataFrame(ret)
end

#Generate some data
dictlist=[]
for i in 1:20
  push!(dictlist, Dict("a"=>i, "b"=>2*i))
  if i>10
    dictlist[end-1]["c"]=3*i
  end
end

DictionariesToDataFrame(dictlist)

---

没有好的直接方法（我知道），但是使用像这样的

数据帧

，您可以首先将其转换为

命名偶的列表

：

julia> using DataFrames

julia> dictlist=[]
0-element Array{Any,1}

julia> for i in 1:20
         push!(dictlist, Dict(:a=>i, :b=>2*i))
       end

julia> DataFrame([NamedTuple{Tuple(keys(d))}(values(d)) for d in dictlist])
20×2 DataFrame
│ Row │ a     │ b     │
│     │ Int64 │ Int64 │
├─────┼───────┼───────┤
│ 1   │ 1     │ 2     │
│ 2   │ 2     │ 4     │
│ 3   │ 3     │ 6     │
│ 4   │ 4     │ 8     │
│ 5   │ 5     │ 10    │
│ 6   │ 6     │ 12    │
│ 7   │ 7     │ 14    │
│ 8   │ 8     │ 16    │
│ 9   │ 9     │ 18    │
│ 10  │ 10    │ 20    │
│ 11  │ 11    │ 22    │
│ 12  │ 12    │ 24    │
│ 13  │ 13    │ 26    │
│ 14  │ 14    │ 28    │
│ 15  │ 15    │ 30    │
│ 16  │ 16    │ 32    │
│ 17  │ 17    │ 34    │
│ 18  │ 18    │ 36    │
│ 19  │ 19    │ 38    │
│ 20  │ 20    │ 40    │

---

请注意，就在今天，我将此作为一个应用程序打开，因此可能很快就会有更好的支持。

您可以

推送中的行（由字典表示）

根据

正如文档所说，这比逐列构造要慢得多，但并不比自己从dicts构造列慢

df = DataFrame()
for row in dictlist
    push!(df, row)
end


有一个
使
Vector{Dict}
a Tables.jl行表格类型。
如果这样做了（这似乎可能在一个月左右的时间内发生）
那你就可以这么做了

df = DataFrame(dictlist)

对于可能稀疏的帧，这里有一个不会丢失数据，但会添加丢失的数据：

using DataFrames

dictlist = [Dict("a" => 2), Dict("a" => 5, "b" => 8)]

keycol = unique(mapreduce(x -> collect(keys(x)), vcat, dictlist))

df = DataFrame()

df[!, Symbol("Keys")] = keycol

for (i, d) in enumerate(dictlist)
    df[!, Symbol(string(i))] = [get(d, k, missing) for k in keycol]
end

println(df)

仅作为参考，它的外观没有任何方法可用于将dict列表转换为数据帧。相反，我们将dict列表转换为dict of list。我的意思是从
[（：a=>1，：b=>2），（：a=>3，：b=>4）]
到
（：a=>[1,3]，：b=>[2,4]）
，所以我们需要创建这样的函数：

function to_dict_of_array(data::Array, fields::Array)
    # Pre allocate the array needed for speed up in case of large dataset
    doa = Dict(Symbol(field) => Array{Any}(undef, length(data)) for field in fields)
    for (i, datum) in enumerate(data)
        for fn in fields
            sym_fn = Symbol(fn)
            doa[sym_fn][i]  = datum[fn]
        end
    end
    return doa
end

然后我们可以使用该方法创建数据帧

array_of_dict = [Dict("a" => 1, "b" =>2), Dict("a" => 3, "b" =>4)]
required_field = ["a", "b"]
df = DataFrame(to_dict_of_array(array_of_dict, required_field));

这只是一个概念性的例子。应根据用例进行修改。
键是否始终相同？如果是这样的话，请澄清问题，以便正确开始。如果不是的话，可能会让你的考试更复杂一些，这样就表明他们可以有一些选择