Python 熊猫：动态添加行、列和输入值

我正在使用一个大型数据集，该数据集迭代地获取特定父URL的n个子URL

我最初使用excel记录数据（实际测试我的代码的工作情况）。但是后来发现这个想法不值得，因为输出数据太大了

例如： 我有两组数据：

amazon.com: ['a','b','c','d','e']
a         : ['k','j','e','f']

• 在第一种情况下，

  amazon.com

  是父URL，值列表是它的子URL
• 在下一种情况下，

  a

  成为父URL，值列表是它的子URL

现在我真正需要的是获得如下数据帧：

               a    b    c    d    e    k    j    f
 amazon.com    1    1    1    1    1
     a                             1    1    1    1

其中1可以假设为一个值，表示say

a是amazon.com的子项

现在的问题是我没有上面显示的数据。它们是在我爬过网站时动态获取的

因此，流程将是：

Open a website URL
records the URL (parent URL - this is where we get the URL)
records all the URLs present in the page (child URL - this is where we get all the child URLs corresponding to the parent URL and hence can populate our list/dictionary and hence the dataframe)

可以注意到，没有找到重复的列标题

有人能帮我解决这个问题吗？

希望这会有帮助：

xx = {
    'amazon.com': ['a','b','c','d','e'],
    'a'         : ['k','j','e','f']
}
all_vals = [item for key,items in xx.items() for item in items]
all_vals = sorted(set(all_vals))
df = pd.DataFrame(index=xx.keys(),columns=all_vals)

def is_exist(idx,col):
    ret = col in xx[idx]
    return int(ret)

for idx in df.index:
    for col in df.columns:
        df.loc[idx, col] = is_exist(idx, col)

df

希望这将有助于：

xx = {
    'amazon.com': ['a','b','c','d','e'],
    'a'         : ['k','j','e','f']
}
all_vals = [item for key,items in xx.items() for item in items]
all_vals = sorted(set(all_vals))
df = pd.DataFrame(index=xx.keys(),columns=all_vals)

def is_exist(idx,col):
    ret = col in xx[idx]
    return int(ret)

for idx in df.index:
    for col in df.columns:
        df.loc[idx, col] = is_exist(idx, col)

df

---

非常感谢！那确实帮了我很大的忙。但我所需要的恰恰是->在每次迭代期间，动态填充与行关联的

行和
列。每一行都必须添加为
新索引
，相应的列值应作为
新列标题
输入，该标题在现有数据框中不应重复。很抱歉出现不一致的情况。但是我知道你所描述的和我提供的代码非常相似，你可以根据需要修改一下。非常感谢！那确实帮了我很大的忙。但我所需要的恰恰是->在每次迭代期间，动态填充与行关联的
行和
列。每一行都必须添加为
新索引
，相应的列值应作为
新列标题
输入，该标题在现有数据框中不应重复。很抱歉出现不一致的情况。但是我想你所描述的和我提供的代码非常相似，你可以根据需要修改一下。