Python 3.x 计算字典中每个键的每个值的频率，并将计数信息放入数据帧中

目前我有一本这样的字典：

{'axin'：['gaaug'，'AAAUGC'，'AAAUGC'，'GUCAUG'，'uugau'，'uugau']，'hedgehog protein'：['ACUGGC'，'GUCAUG'，'uugau']，'pangolin'：['GAACAC'，'GAAAGA'，'uugau'，'AAUACU']

我想创建一个数据帧，每个键作为一列，每个值作为行名（反之亦然，其实并不重要），同时还计算每个键上每个值的出现次数。 例如，输出的前几行是：

        axin hedgehog-protein pangolin 
GAUAUG  1    0                0        
AAAUGC  2    0                0        
GUCAUG  1    1                1
UUUGAU  2    1                1        
ACUGGC  0    1                0

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我发现的最相似的问题是，它们对每个键都有不同类型的值，因此在各个键之间并不常见。此外，由于每个键的值列表长度不同，ValueError是我经常遇到的问题。

在字典理解中使用

计数器

，然后替换缺少的值并转换为整数：

d = {'axin': ['GAUAUG', 'AAAUGC', 'AAAUGC', 'GUCAUG', 'UUUGAU', 'UUUGAU'], 
     'hedgehog-protein': ['ACUGGC', 'GUCAUG', 'UUUGAU'],  
     'pangolin': ['GAACAC', 'GAAAGA', 'UUUGAU', 'AAUACU']}

from collections import Counter

df = pd.DataFrame({k: Counter(v) for k, v in d.items()}).fillna(0).astype(int)
print (df)
        axin  hedgehog-protein  pangolin
AAAUGC     2                 0         0
AAUACU     0                 0         1
ACUGGC     0                 1         0
GAAAGA     0                 0         1
GAACAC     0                 0         1
GAUAUG     1                 0         0
GUCAUG     1                 1         0
UUUGAU     2                 1         1

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谢谢，非常简单的解决方案@jezrael如何将键转换为行，将值转换为列？@dondapati-使用

df=pd.DataFrame.from_dict（{k:Counter（v）表示k，v表示d.items（）}，orient='index'）。fillna（0）。astype（int）