将多值 dict 转换为 pandas 数据框答案

【问题标题】：Convert a muti-valued dict into a pandas dataframe将多值 dict 转换为 pandas 数据框
【发布时间】：2021-08-07 21:11:24
【问题描述】：

我想将此 dict 转换为 pandas 数据框，其中每个键变成一列，列表中的值变成行：

我的字典：

{'Last updated': ['2021-05-18T15:24:19.000Z', '2021-05-18T15:24:19.000Z'],
 'Symbol': ['BTC', 'BNB', 'XRP', 'ADA', 'BUSD'],
 'Name': ['Bitcoin', 'Binance Coin', 'XRP', 'Cardano', 'Binance USD'],
 'Rank': [1, 3, 7, 4, 25],
}

my_dict 中的列表也可能有一些缺失值，它们应该在数据框中显示为 NaN。这就是我目前尝试将其附加到我的数据框中的方式：

df = pd.DataFrame(columns = ['Last updated',
                                            'Symbol',
                                            'Name',
                                            'Rank',]
df = df.append(my_dict, ignore_index=True)
   
                    
#print(df)
df.to_excel(r'\walletframe.xlsx', index = False, header = True)

但我的输出只有一行包含所有值。

【问题讨论】：

'Last updated' 键只有 2 个值，但其他每个有 5 个。那么您想如何处理“上次更新”的缺失 3 个值呢？在那里添加 NaN？
其实，'Last updated' 也有 5 个值，但是我发现另一个只有 1 个值的键，如何将剩余的值添加为 NaN？
检查这篇文章中接受的答案是否能解决您的问题：Filling dict with NA values to allow conversion to pandas dataframe
是的，它现在可以完美运行了！非常感谢！

标签： python pandas dataframe dictionary append

【解决方案1】：

答案很简单，而不是使用

df = df.append(my_dict)

我用过

df = pd.DataFrame.from_dict(my_dict).T

这会转置数据框，因此它没有任何列缺失值。

感谢@Ank 帮助我找到了解决方案！

【讨论】：

不客气。不要忘记接受您的答案，以便其他人可以从中受益:)