pandas - unnest 列表并在 csv 中按列显示单元格中的每个数组值

Question

我现在正在准备一个数据集，我需要它具有某种格式，例如：

Hand	Pose
No	Seating Back
Yes	Seating Back
No	Seating Back
Yes	Seating Back
No	Seating Back
Yes	Seating Back

但是，目前它正在生产

	0
Hand	['No', 'No', 'No', 'No', 'No', 'No', 'No']
Pose	['Seating Back', 'Seating Back', 'Seating Back']

如您所见，数组中的值存储在一个单元格中，而我需要将其取消嵌套在一个值占用一个单元格的位置。

我的代码：

array_all = {'Hand': alldata, 'Pose': keypoints}
df = pd.Series(array_all)

# Keypoint detection
df.to_csv('test.csv',
          mode='w',
          header=True,
          index=True)
df.transpose()

为了给对象提供上下文，这里是其中一个对象的 sn-p

for data_point in results.face_landmarks.landmark:
    if 0.6 <= data_point.x < 0.8:
        face_position.append('Straight')
    else:
        face_position.append('Angled')

所有数组都以这种方式追加。

Answer 1

您正在创建 Series 而不是 DataFrame。您想要创建一个DataFrame。

改变

df = pd.Series(array_all)

到

df = pd.DataFrame(array_all)

编辑：如果由于数组长度不相等而无法创建 DataFrame，请向它们添加空字符串，直到它们都与最长的一样长，如下所示：

array_all = {'Hand': alldata, 'Pose': keypoints, 'Face Pose': face_position}

# Pad the arrays with '' so that they are all the same length
max_size = max([len(array) for array in array_all.values()])
for array in array_all.values():
    array.extend([''] * (max_size - len(array)))

df = pd.DataFrame(array_all)

或者，更好的解决方案：

array_all = {'Hand': alldata, 'Pose': keypoints, 'Face Pose': face_position}
array_all = {k: pd.Series(v) for k, v in array_all.items()}
df = pd.DataFrame(array_all)

_{最后的 sn-p 部分归功于 @Jeff's answer here。}