Python 将一对多映射字典转换为数据帧

我有一本字典如下：

d={1:(array[2,3]), 2:(array[8,4,5]), 3:(array[6,7,8,9])}

如图所示，这里每个键的值都是可变长度数组

现在我想把它转换成数据帧。因此，输出如下所示：

A   B
1   2
1   3
2   8
2   4
2   5
3   6
3   7
3   8
3   9

我使用了pd.Dataframe（d），但它不能处理一对多映射。如果您能提供任何帮助，我们将不胜感激。

使用构造函数，以获得

列表的长度（
数组
已转换为
列表
）

然后创建新的，并：


设置

d = {1: np.array([2,3]), 2: np.array([8,4,5]), 3: np.array([6,7,8,9])}

以下是我的版本：

(pd.DataFrame.from_dict(d, orient='index').rename_axis('A')
                                          .stack()
                                          .reset_index(name='B')
                                          .drop('level_1', axis=1)
                                          .astype('int'))
Out[63]: 
   A  B
0  1  2
1  1  3
2  2  8
3  2  4
4  2  5
5  3  6
6  3  7
7  3  8
8  3  9

回答得很好。但是，当我使用相同的示例执行此操作时，最后一个df构造函数语句会给我以下错误“repeat takes 2 argument，3 gived），我只使用上面的示例。它在l=a.str.len（）之前工作正常。但是如上所述，它会给我最后一个语句中的错误。没有df=pd.DataFrame（{'a'：np.repeat（a.index，l），'B'：np.concatenate（a.values）}）返回一个错误：TypeError:repeat（）只接受2个参数（给定3个参数）是的，这有效。谢谢！！。但是上一个版本有什么问题吗？我不知道，对我来说，这两个版本都有效。我使用熊猫（0.20.1）和python 3的上一个版本，可能有问题。
d = {1: np.array([2,3]), 2: np.array([8,4,5]), 3: np.array([6,7,8,9])}

(pd.DataFrame.from_dict(d, orient='index').rename_axis('A')
                                          .stack()
                                          .reset_index(name='B')
                                          .drop('level_1', axis=1)
                                          .astype('int'))
Out[63]: 
   A  B
0  1  2
1  1  3
2  2  8
3  2  4
4  2  5
5  3  6
6  3  7
7  3  8
8  3  9