Python dataframe中包含多个键值的字典

字典看起来像：

{'iphone': [12, 21666], 'a1': [6, 5859], 'J5': [15, 13862]}

使用此字典，我希望创建如下所示的数据帧：

    name   n1   n2
0  iphone  12   21666
1  a1       6   5859
2  J5      15   13862

---

将列表理解与

DataFrame

构造函数一起使用：

d = {'iphone': [12, 21666], 'a1': [6, 5859], 'J5': [15, 13862]}

df = pd.DataFrame([([k] + v) for k, v in d.items()], columns=['name','n1','n2'])
#alternative
#df = pd.DataFrame([(k, *v) for k, v in d.items()], columns=['name','n1','n2'])
print (df)
     name  n1     n2
0  iphone  12  21666
1      a1   6   5859
2      J5  15  13862

所有长度列表的通用解决方案，不仅仅是

2

：

df = pd.DataFrame([(k, *v) for k, v in d.items()])
#python 3.6+ with f-strings
df.columns = ['name'] + [f'n{x}' for x in df.columns[1:]]
#python bellow
#df.columns = ['name'] + ['n{}'.format(x) for x in df.columns[1:]]
print (df)
     name  n1     n2
0  iphone  12  21666
1      a1   6   5859
2      J5  15  13862

或：

---

将列表理解与

DataFrame

构造函数一起使用：

d = {'iphone': [12, 21666], 'a1': [6, 5859], 'J5': [15, 13862]}

df = pd.DataFrame([([k] + v) for k, v in d.items()], columns=['name','n1','n2'])
#alternative
#df = pd.DataFrame([(k, *v) for k, v in d.items()], columns=['name','n1','n2'])
print (df)
     name  n1     n2
0  iphone  12  21666
1      a1   6   5859
2      J5  15  13862

所有长度列表的通用解决方案，不仅仅是

2

：

df = pd.DataFrame([(k, *v) for k, v in d.items()])
#python 3.6+ with f-strings
df.columns = ['name'] + [f'n{x}' for x in df.columns[1:]]
#python bellow
#df.columns = ['name'] + ['n{}'.format(x) for x in df.columns[1:]]
print (df)
     name  n1     n2
0  iphone  12  21666
1      a1   6   5859
2      J5  15  13862

或：

---

如果你的字典名是

d

，你也可以这样做：

df = pd.DataFrame(d).T.reset_index()
df.columns = ['name','n1','n2']

---

如果你的字典名是

d

，你也可以这样做：

df = pd.DataFrame(d).T.reset_index()
df.columns = ['name','n1','n2']

---

你可以这样试试

df = pd.DataFrame({'iphone': [12, 21666], 'a1': [6, 5859], 'J5': [15, 13862]})
df.columns = ["name", "n1", "n2"]
print(df)

---

你可以这样试试

df = pd.DataFrame({'iphone': [12, 21666], 'a1': [6, 5859], 'J5': [15, 13862]})
df.columns = ["name", "n1", "n2"]
print(df)

输出：

     name  n1     n2
0  iphone  12  21666
1      a1   6   5859
2      J5  15  13862

重置索引是必需的步骤，如果没有它，它将以['iphone'、'a1'、'J5']作为索引

输出：

     name  n1     n2
0  iphone  12  21666
1      a1   6   5859
2      J5  15  13862

---

重置索引是不需要的步骤，它将以['iphone'、'a1'、'J5']作为索引

No，解决方案错误，检查

print（df）

并与预期输出进行比较。No，解决方案错误，检查

print（df）

并与预期输出进行比较。解决方案给了我一个错误：value错误：长度不匹配：预期轴有2个元素，新值有3个元素解决方案给了我一个错误：值错误：长度不匹配：预期轴有2个元素，新值有3个元素使用字典理解的一般解决方案很好，谢谢。使用字典理解的一般解决方案很好，谢谢。