Python 如何从熊猫中杂乱无章的字典式数据框中提取分数？

我是熊猫的新手，我有一个数据框，看起来像这样：

9861:1.0    9620:1.0    9865:1.0    30260:1.0   30026:1.0   10770:1.0   
10772:1.0   10771:0.5   10774:0.5   10773:0.0   9750:1.0    9755:1.0    
9632:1.0    30255:1.0   30012:1.0   30015:1.0   30251:1.0   11639:1.0   

看起来像字典，但条目不按列排序。冒号前的字符串是id，冒号后的字符串是分数。我需要一个函数来检索所有行的特定值。结果应该是一个新的数据框架：

1） 保留每行的索引（代码段中没有显示，但它位于原始数据帧中）

2） 创建列，其标题是我指定的ID，单元格中的数据是分数（假设列9865应包含当前位于“9865:”之后的分数）

你的帮助真是太棒了。多谢各位

d1 = df.stack().str.split(':', expand=True)

s = pd.Series(
    d1.iloc[:, 1].values,
    [d1.index.get_level_values(0), d1.iloc[:, 0].values]
)

s

0  9861     1.0
   9620     1.0
   9865     1.0
   30260    1.0
   30026    1.0
   10770    1.0
1  10772    1.0
   10771    0.5
   10774    0.5
   10773    0.0
   9750     1.0
   9755     1.0
2  9632     1.0
   30255    1.0
   30012    1.0
   30015    1.0
   30251    1.0
   11639    1.0
dtype: object

您可以将您的数据作为参考

s.loc[(0, 9865)]

1.0

您可以取消堆叠该结果并将其引用为数据帧

s.unstack().loc[0, 9865]

1.0

---

您是否可以发布一个代码示例，说明如何创建数据，或者更精确地说明格式（也可以使用代码格式）。现在，似乎有一个数据帧，每个列中都有一个dict条目OK，接近了。但是我发布的数据框中的每个条目都有一个我想要保留的索引。每一行我都有相同的一对，但它们不整齐。因此，在第一列的第三行中，11639:1.0，然后在第50行和第45列中，我有11639:0.5，等等。我要做的是创建一个新的数据帧来保存索引，为所有条目（即第11639列）在对的第一部分创建一个唯一的列，并且单元格将在冒号后变为浮点（即第三排为1.0，第45排为0.5）。