从字典创建 Pandas DataFrame答案

【问题标题】：Create Pandas DataFrame from dictionary从字典创建 Pandas DataFrame
【发布时间】：2019-02-10 22:29:13
【问题描述】：

我试图将{'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5]} 的字典转换为：

 0           | 1           | 
|:-----------|------------:| 
| a          |        1    |  
| a          |        2    |   
| a          |        3    |     
| b          |        4    |    
| b          |        5    |

但是在不修改字典本身的情况下，还没有找到任何方法来实现这一点。有没有更简单的方法来做到这一点？任何帮助将不胜感激！谢谢！

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas dictionary dataframe

【解决方案1】：

使用pd.DataFrame.from_dict

pd.DataFrame.from_dict(d,'index').stack().reset_index(level=0)
Out[194]: 
  level_0    0
0       a  1.0
1       a  2.0
2       a  3.0
0       b  4.0
1       b  5.0

【讨论】：

Noooo，stack 再次:(
@jpp 我只是尝试使用 pandas 函数来回答这个问题，因为 pandas 库有 stack 。如果我们确实关心速度，我认为这里应该考虑 numba 和 cpython。
@Wen，别担心，我仍然认为这是一个很好的答案。但是简单是有代价的:(

【解决方案2】：

您可以将dict扩展为元组列表，然后转换为df，如下所示；

ddd = {'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5]}
df = pd.DataFrame([(k,v) for k in ddd for v in ddd[k]])

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以使用numpy.concatenate 和numpy.repeat：

import numpy as np

d = {'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5]}

values = np.concatenate(list(d.values()))
lens = list(map(len, d.values()))

res = pd.DataFrame({0: np.repeat(list(d), lens),
                    1: values})

结果

这似乎比应有的困难，但请记住，您需要为每个系列/列创建数组。本质上，我们需要重复系列0的字典键和连接系列1的字典值。

【讨论】：