Python 将可变长度字符串数组转换为数据帧

我在每一行中都有一个长度可变的字符串数组，其中列标签在字符串内容中指示。但是，列的大小是可变的，并且可能很大。如何将此格式转换为数据帧？ 比如说

输入：

np.array([['Hour: 1', 'Name: EVENT_1', 'Column1: A'],
      ['Hour: 2', 'Name: EVENT_2', 'Column1: B','Column2: BCX'],
      ['Hour: 2', 'Name: EVENT_2', 'Column1: C','Column3: BCY','Column4: BCE'],
      ['Hour: 4', 'Name: EVENT_4','Column1: D',  'Column3: BCZ'],
      ['Hour: 5','Name: EVENT_5','Column2: BC', 'Column99: BCR' ,'Column100: BCA']
     ])

预期产出：

Hour |  Name     |Column1|Column2|Column3|Column4...Column99|Column100
1    |  EVENT_1  |  AA   | BCX   |       |       ...        | 
2    |  EVENT_2  |  BQ   |       |       | BCE    ...       | 
3    |  EVENT_3  |  CW   |       | BCY   |       ...        | 
4    |  EVENT_4  |  DF   |       | BCZ   |       ...        |   
5    |  EVENT_5  |       | BC    |       |       ...    BCR |   BCA

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正如@jirassimok提到的，您需要迭代来构造字典。下面是一段代码，可以帮助您：

#收集所有行的数组
新的_数组=[]
#每行
对于行中的r：
#数组以收集新行
新_行={}
#对于每个“列：值”对，将其转换为字典
对于r中的c_v：
#将所有值添加到其列中
新行[c_v.split（'：'）[0]=c_v.split（'：'）[1]
新_数组+=[新_行]
pd.数据帧（新的_阵列）

如果确实需要节省空间，可以使用字典和列表理解将上面的内容转换为一行

pd.DataFrame（[{x.split（':'）[0]：x.split（':'）[1]用于r中的x}用于r中的行]）

我建议在数据上循环并将列名与其数据分离（创建

dict

s），然后将结果传递给数据帧构造函数。