Python 将一系列DICT转换为数据帧的最有效方法

以下形式的给定数据：

ydata=[{'a'：1，'b'：2}，{'a'：3，'d'：4}，无]
yindex=[50,51,52]
y=pd.Series（ydata，name='y'，index=pd.index（yindex，name='i'））

将此

y

系列转换为如下数据帧的最有效、甚至是最惯用/首选的方法是什么

      a    b    d
i                
50  1.0  2.0  NaN
51  3.0  NaN  4.0
52  NaN  NaN  NaN

一个简单的解决方案是：

pd.DataFrame（[rec if rec else{}对于y.tolist（）中的rec，
索引=y.index）

使用

pd.concat

：

df = pd.concat([pd.DataFrame(v, index=[i]) for i,v in y.iteritems()])
print(df)
      a    b    d
50  1.0  2.0  NaN
51  3.0  NaN  4.0
52  NaN  NaN  NaN

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df=pd.DataFrame（ydata，index=yindex）

应该执行以下操作trick@BryceWayne我只是构造

y

来演示一下。数据已经从数据帧中的一列内部传入。我想您的解决方案在这里应该是很好的。请尝试

pd.DataFrame（y.to_dict（））.T

PS如果您有重复的索引，这将失败。这看起来不错，因为它使用了很多功能。然而，至少在小玩具数据上，它似乎比我天真的列表理解要慢得多。不确定性能在多大程度上可以扩展到更多行。让我们看看是否还有其他有趣的答案。@shadowtalker我认为重复的答案

y.apply（pd.Series）

适合你。我很想知道哪个更快。我最终选择了我原来的解决方案，因为它似乎比两者都快得多。

d = y[y.notna()]
df = pd.DataFrame(d.tolist(), index=d.index).reindex(y.index)