Pandas 从具有部分相同值的字典创建数据帧

我正在使用一个函数创建一个包含键和值的字典。某些值是唯一的，而其他值则不是。实际上我想使用所有唯一的值作为索引，键作为列名，如果key:value对存在，请在这个单元格中填充一个“x”

伪代码：

def some_function():
   dict = create a dictionary
   print(dict)
   dataframe = create_Dataframe
   print(data_frame)

out:
{k1: [1,2,3,4], k2: [2,3,5,6]}

     k1    k2 
1    x     NaN   
2    x     x 
3    x     x   
4    x     Nan   
5    NaN   x
6    NaN   x  
 

---

谢谢大家

诀窍是创建一个字典，其中键作为

（i，j）

的元组，其中

i

值将在索引中结束，

j

值将在列中结束

pd.Series

构造函数将从元组中创建一个

pd.MultiIndex

，元组的

i

位于第一级，而

j

位于第二级。当我们

unstack

时，所有内容都将在正确的位置

匹配运算输出

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1和0（更合理，国际海事组织）

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安装程序

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作为一个简单的解决方案，您可以使用：

创造口述 创建空数据帧 目前的结果是：

print(df)

    k1   k2
1  NaN  NaN
2  NaN  NaN
3  NaN  NaN
4  NaN  NaN
5  NaN  NaN
6  NaN  NaN

用“x”填充 结果将是：

print(df)

    k1   k2
1    x  NaN
2    x    x
3    x    x
4    x  NaN
5  NaN    x
6  NaN    x

---

保罗，谢谢你的快速回复。我自己找到了一个解决办法：dict_e={'k'：[1,2,4,6]，'l'：[1,3,4,5]}index=sorted（{x代表v中的v.values（），代表v中的x}）columns=list（dict_e.keys（））list1=list（map（lambda x:x代表dict_e['k'，k'，index））list2 list=list（map（lambda x:x代表val2，index））data=list（zip（list1，2））df=pd.DataFrame（data，index=index，columns）但既然你的更容易理解，我就这么做吧！

out = {'k1': [1,2,3,4], 'k2': [2,3,5,6]}

my_dict = {"k1": [1,2,3,4], "k2": [2,3,5,6]}

import itertools

idxs = sorted(list(set(itertools.chain.from_iterable(my_dict.values()))))
cols = list(my_dict.keys())

df = pd.DataFrame(columns=cols, index=idxs)

print(df)

    k1   k2
1  NaN  NaN
2  NaN  NaN
3  NaN  NaN
4  NaN  NaN
5  NaN  NaN
6  NaN  NaN

for k, v in my_dict.items():
    df[k][v] = "x"

print(df)

    k1   k2
1    x  NaN
2    x    x
3    x    x
4    x  NaN
5  NaN    x
6  NaN    x