Python 使用多维数组从字典创建pd.DataFrame_Python_Python 3.x_Pandas_Dataframe

Python 使用多维数组从字典创建pd.DataFrame

python python-3.x pandas dataframe

Python 使用多维数组从字典创建pd.DataFrame,python,python-3.x,pandas,dataframe,Python,Python 3.x,Pandas,Dataframe,我有以下字典： dictA = {'A': [[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]], 'B': [[4, 4, 4], [4, 4, 4],], 'C': [[4, 6, 0]] } 我想将其转换为一个pd.DataFrame（），应为： id ColA ColB ColC 0 1 4 4 1 2

我有以下字典：

dictA = {'A': [[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]],
         'B': [[4, 4, 4], [4, 4, 4],],
         'C': [[4, 6, 0]]
        }

我想将其转换为一个

pd.DataFrame（）

，应为：

id       ColA        ColB        ColC
0         1           4           4
1         2           4           6
2         3           4           0
3         1           4           
4         2           4
5         3           4
6         1
7         2
8         3

我该怎么做？我正在努力

pd.DataFrame(dictAll.items(), columns=['ColA', 'ColB', 'ColC'])

但它显然不起作用

以下是如何：

import pandas as pd
import numpy as np

dictA = {'A': [[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]],
         'B': [[4, 4, 4], [4, 4, 4],],
         'C': [[4, 6, 0]]}

df = pd.DataFrame(dict([(f'Col{k}', pd.Series([a for b in v for a in b])) for k,v in dictA.items()])).replace(np.nan, '')
print(df)

输出：

   ColA ColB ColC
0     1    4    4
1     2    4    6
2     3    4    0
3     1    4     
4     2    4     
5     3    4     
6     1          
7     2          
8     3

           A          B          C
0  [1, 2, 3]  [4, 4, 4]  [4, 6, 0]
1  [1, 2, 3]  [4, 4, 4]        NaN
2  [1, 2, 3]        NaN        NaN

   A    B    C
0  1  4.0  4.0
1  2  4.0  6.0
2  3  4.0  0.0
3  1  4.0  NaN
4  2  4.0  NaN
5  3  4.0  NaN
6  1  NaN  NaN
7  2  NaN  NaN
8  3  NaN  NaN

   ColA ColB ColC
0     1    4    4
1     2    4    6
2     3    4    0
3     1    4     
4     2    4     
5     3    4     
6     1          
7     2          
8     3

现在，让我们一步一步地来看看这个问题

我们可以尝试的第一件事就是：

df = pd.DataFrame(dictA)
print(df)

当然，返回以下错误：

 ValueError: arrays must all be same length

因此，现在我们需要一种能够从具有不同长度数组的

dict

创建数据帧的方法。为此，我们可以：

df = pd.DataFrame(dict([(k, pd.Series(v)) for k, v in dictA.items()]))
print(df)

输出：

   ColA ColB ColC
0     1    4    4
1     2    4    6
2     3    4    0
3     1    4     
4     2    4     
5     3    4     
6     1          
7     2          
8     3

           A          B          C
0  [1, 2, 3]  [4, 4, 4]  [4, 6, 0]
1  [1, 2, 3]  [4, 4, 4]        NaN
2  [1, 2, 3]        NaN        NaN

   A    B    C
0  1  4.0  4.0
1  2  4.0  6.0
2  3  4.0  0.0
3  1  4.0  NaN
4  2  4.0  NaN
5  3  4.0  NaN
6  1  NaN  NaN
7  2  NaN  NaN
8  3  NaN  NaN

   ColA ColB ColC
0     1    4    4
1     2    4    6
2     3    4    0
3     1    4     
4     2    4     
5     3    4     
6     1          
7     2          
8     3

我们希望数据帧是垂直的，因此对于每个迭代，使用列表理解将列表展平：

df = pd.DataFrame(dict([(k, pd.Series([a for b in v for a in b])) for k, v in dictA.items()]))
print(df)

输出：

   ColA ColB ColC
0     1    4    4
1     2    4    6
2     3    4    0
3     1    4     
4     2    4     
5     3    4     
6     1          
7     2          
8     3

           A          B          C
0  [1, 2, 3]  [4, 4, 4]  [4, 6, 0]
1  [1, 2, 3]  [4, 4, 4]        NaN
2  [1, 2, 3]        NaN        NaN

   A    B    C
0  1  4.0  4.0
1  2  4.0  6.0
2  3  4.0  0.0
3  1  4.0  NaN
4  2  4.0  NaN
5  3  4.0  NaN
6  1  NaN  NaN
7  2  NaN  NaN
8  3  NaN  NaN

   ColA ColB ColC
0     1    4    4
1     2    4    6
2     3    4    0
3     1    4     
4     2    4     
5     3    4     
6     1          
7     2          
8     3

现在我们想用空格替换所有的

NaN

s。为此，我们需要

将numpy导入为np

，并执行以下操作：

df = pd.DataFrame(dict([(k, pd.Series([a for b in v for a in b])) for k, v in dictA.items()])).replace(np.nan, '')
print(df)

输出：

   ColA ColB ColC
0     1    4    4
1     2    4    6
2     3    4    0
3     1    4     
4     2    4     
5     3    4     
6     1          
7     2          
8     3

           A          B          C
0  [1, 2, 3]  [4, 4, 4]  [4, 6, 0]
1  [1, 2, 3]  [4, 4, 4]        NaN
2  [1, 2, 3]        NaN        NaN

   A    B    C
0  1  4.0  4.0
1  2  4.0  6.0
2  3  4.0  0.0
3  1  4.0  NaN
4  2  4.0  NaN
5  3  4.0  NaN
6  1  NaN  NaN
7  2  NaN  NaN
8  3  NaN  NaN

   ColA ColB ColC
0     1    4    4
1     2    4    6
2     3    4    0
3     1    4     
4     2    4     
5     3    4     
6     1          
7     2          
8     3

最后，使用格式化字符串将字母转换为

“Col”

字母：

df = pd.DataFrame(dict([(f'Col{k}', pd.Series([a for b in v for a in b])) for k,v in dictA.items()])).replace(np.nan, '')
print(df)

输出：

   ColA ColB ColC
0     1    4    4
1     2    4    6
2     3    4    0
3     1    4     
4     2    4     
5     3    4     
6     1          
7     2          
8     3

           A          B          C
0  [1, 2, 3]  [4, 4, 4]  [4, 6, 0]
1  [1, 2, 3]  [4, 4, 4]        NaN
2  [1, 2, 3]        NaN        NaN

   A    B    C
0  1  4.0  4.0
1  2  4.0  6.0
2  3  4.0  0.0
3  1  4.0  NaN
4  2  4.0  NaN
5  3  4.0  NaN
6  1  NaN  NaN
7  2  NaN  NaN
8  3  NaN  NaN

   ColA ColB ColC
0     1    4    4
1     2    4    6
2     3    4    0
3     1    4     
4     2    4     
5     3    4     
6     1          
7     2          
8     3