Python 从行索引为dict键的嵌套dict和每个键具有不同列的dict创建数据帧

我有一份表格：

pd_dict={'row_id_1'：{'col_1'：val1，'col_2'：val2}，
'row_id_2'：{'col_1'：val3，'col_3'：val4，'col_4'：val5}
...
}

我想把它转换成一个数据帧：

            col_1    col_2    col_3    col4    ...
row_id_1    val1     val2     NaN      NaN
row_id_2    val3     NaN      val4     val5
...

每行的列数不同。相同的列可能在不同的行上重复，也可能不重复。我想合并所有，并在适当的地方填写NaN值

我试过：

pd.DataFrame.from_dict（pd_dict，orient='index'））

…但这并不能给出正确的输出

我还尝试了每行创建一个数据帧，然后像这样对它们进行压缩：

frames=[]
...
对于k，pd_dict.items（）中的cols：
...
append（pd.DataFrame.from_dict（{k:list（cols.values（））}，orient='index'，columns=list（cols.keys（）））
...
df=局部混凝土（框架）

这是可行的，但需要很长时间

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值得一提的是，我的数据大约有1000行，每行1000列，因此性能可能会成为一个问题。提前谢谢

这是由于

dict

的

len

不均匀造成的

pd.Series(pd_dict).apply(pd.Series)

---

这是由于

dict

的

len

不均匀造成的

pd.Series(pd_dict).apply(pd.Series)

---

您可以执行以下操作：

df = pd.DataFrame(pd_dict).T
print(df)
#         col_1 col_2 col_3 col_4
#row_id_1  val1  val2   NaN   NaN
#row_id_2  val3   NaN  val4  val5

此外，如果您对以下内容进行了排序，您最初的尝试也会起作用：

print(pd.DataFrame.from_dict(pd_dict,orient='index').sort_index(1))
#         col_1 col_2 col_3 col_4
#row_id_1  val1  val2   NaN   NaN
#row_id_2  val3   NaN  val4  val5

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您可以执行以下操作：

df = pd.DataFrame(pd_dict).T
print(df)
#         col_1 col_2 col_3 col_4
#row_id_1  val1  val2   NaN   NaN
#row_id_2  val3   NaN  val4  val5

此外，如果您对以下内容进行了排序，您最初的尝试也会起作用：

print(pd.DataFrame.from_dict(pd_dict,orient='index').sort_index(1))
#         col_1 col_2 col_3 col_4
#row_id_1  val1  val2   NaN   NaN
#row_id_2  val3   NaN  val4  val5

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pd.DataFrame（pd_dict）.T

？

pd.DataFrame（pd_dict）.T

？我尝试按照您的建议对索引进行排序，但没有成功。然而，使用转置确实有效，但不能保持列的顺序（它们似乎按字母顺序排序）。有办法维持秩序吗？@capitan什么版本的python？在python 3.6之前，字典是无序的。撇开字典键顺序不谈，您的问题有点模棱两可，因为并非所有的列都出现在所有字典中。如何确定正确的顺序？我使用的是python 3.7。所有行都有相同的前3列（pd_dict的dict值中的第一个键），所以我希望这些列显示在前面。从那以后，我就不在乎顺序了。我试着按照你的建议对索引进行排序，但没有成功。然而，使用转置确实有效，但不能保持列的顺序（它们似乎按字母顺序排序）。有办法维持秩序吗？@capitan什么版本的python？在python 3.6之前，字典是无序的。撇开字典键顺序不谈，您的问题有点模棱两可，因为并非所有的列都出现在所有字典中。如何确定正确的顺序？我使用的是python 3.7。所有行都有相同的前3列（pd_dict的dict值中的第一个键），所以我希望这些列显示在前面。从那以后，我就不在乎订单了。