从字典创建一个数据框，键和值都是行答案

【问题标题】：Create a dataframe from dictionary and both key and value are rows从字典创建一个数据框，键和值都是行
【发布时间】：2018-09-21 14:25:34
【问题描述】：

我有一个字典，其中键是患者 ID，所有键的值都相同：[1,2,3]，表示每个患者将访问诊所 3 次。如何将其转换为键和值都是行的数据框？

字典：

patients = ['Patient01', 'patient02', 'patient03']
visits = [1,2,3]
dictionary = {k:visits for k in patients}

输出：

{'Patient01': [1, 2, 3],
 'patient02': [1, 2, 3],
 'patient03': [1, 2, 3]}

我试过了

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

但输出是

            0   1   2
patient02   1   2   3
patient03   1   2   3
patient01   1   2   3

而我想要的是这样的：

          visit_num
patient01  1
patient01  2
patient01  3
patient02  1
patient02  2
patient02  3
patient03  1
patient03  2
patient03  3

【问题讨论】：

你有它。很多答案可供选择。 :) #SOreadytohelp

标签： python pandas dictionary

【解决方案1】：

也许你可以试试numpy

pd.DataFrame({'visit_num':np.hstack(list(dictionary.values()))},index=np.repeat(list(dictionary.keys()),len(dictionary)))
Out[76]: 
           visit_num
Patient01          1
Patient01          2
Patient01          3
patient02          1
patient02          2
patient02          3
patient03          1
patient03          2
patient03          3

【讨论】：

【解决方案2】：

在您创建的数据框上使用pd.stack()：

df = pd.DataFrame.from_dict(dictionary, orient = 'index')

new_df = df.stack().reset_index(level=1, drop=True).to_frame(name='visit_num')

>>> new_df
           visit num
Patient01          1
Patient01          2
Patient01          3
patient02          1
patient02          2
patient02          3
patient03          1
patient03          2
patient03          3

解释说明：

df.stack 在这里完成大部分工作，使用您原来的df

           0  1  2
Patient01  1  2  3
patient02  1  2  3
patient03  1  2  3

并将其转换为以下多索引pandas.Series：

Patient01  0    1
           1    2
           2    3
patient02  0    1
           1    2
           2    3
patient03  0    1
           1    2
           2    3

该行的其余部分（.reset_index() 和 .to_frame()）只是为了将其转换为良好的数据帧格式。

【讨论】：

【解决方案3】：

直接理解

pd.Series(
    *zip(*((v, k) for k, c in dictionary.items() for v in c))
).to_frame('visit_num')

           visit_num
Patient01          1
Patient01          2
Patient01          3
patient02          1
patient02          2
patient02          3
patient03          1
patient03          2
patient03          3

【讨论】：

这获得了原创性 +1

【解决方案4】：

data = [[patient, visit_num]
        for patient, visits in dictionary.items()
        for visit_num in visits]
df = pd.DataFrame(data, columns=['patient', 'visit_num']).set_index('patient')

【讨论】：

【解决方案5】：

使用melt:

df = pd.DataFrame.from_dict(dictionary, orient = 'index')
df.reset_index()\
  .melt('index',value_name='visit_num')\
  .drop('variable', axis=1)\
  .sort_values('index') #if you wish to get your order

输出：

       index  visit_num
1  Patient01          1
4  Patient01          2
7  Patient01          3
2  patient02          1
5  patient02          2
8  patient02          3
0  patient03          1
3  patient03          2
6  patient03          3

【讨论】：

【解决方案6】：

您可以使用itertools.product 来简化您的问题，然后使用pd.DataFrame.set_index。

import pandas as pd
from itertools import product

patients = ['Patient01', 'patient02', 'patient03']
visits = [1, 2, 3]

df = pd.DataFrame(list(product(patients, visits)), columns=['patients', 'visit_num'])\
       .set_index('patients')

【讨论】：

这不是假设所有患者的就诊次数都相同吗？
@pault。恰恰。根据问题：“所有键的值都相同”