具有可变长度键的字典中的 DataFrame答案

【问题标题】：DataFrame from Dictionary with variable length keys具有可变长度键的字典中的 DataFrame
【发布时间】：2026-01-13 09:25:01
【问题描述】：

因此，对于这项任务，我设法创建了一个字典，其中键是州名（例如：阿拉巴马州、阿拉斯加州、亚利桑那州），值是每个州的地区列表。问题是区域列表的长度不同 - 因此每个州可以有不同数量的关联区域。

Example : 'Alabama': ['Auburn',
  'Florence',
  'Jacksonville',
  'Livingston',
  'Montevallo',
  'Troy',
  'Tuscaloosa',
  'Tuskegee'],
 'Alaska': ['Fairbanks'],
 'Arizona': ['Flagstaff', 'Tempe', 'Tucson'],

如何将其卸载到 pandas Dataframe 中？我想要的基本上是 2 列——“州”、“地区”。类似于您对区域的状态执行“GroupBy”所获得的结果。

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

如果你在 pandas 0.25+ 上工作，你可以使用explode：

pd.Series(states).explode()

输出：

Alabama          Auburn
Alabama        Florence
Alabama    Jacksonville
Alabama      Livingston
Alabama      Montevallo
Alabama            Troy
Alabama      Tuscaloosa
Alabama        Tuskegee
Alaska        Fairbanks
Arizona       Flagstaff
Arizona           Tempe
Arizona          Tucson
dtype: object

您也可以使用适用于大多数pandas 版本的concat：

pd.concat(pd.DataFrame({'state':k, 'Region':v}) for k,v in states.items())

输出：

     state        Region
0  Alabama        Auburn
1  Alabama      Florence
2  Alabama  Jacksonville
3  Alabama    Livingston
4  Alabama    Montevallo
5  Alabama          Troy
6  Alabama    Tuscaloosa
7  Alabama      Tuskegee
0   Alaska     Fairbanks
0  Arizona     Flagstaff
1  Arizona         Tempe
2  Arizona        Tucson

【讨论】：

非常感谢，我使用了第二个变体！（.explode() 似乎不适用于 coursera）

【解决方案2】：

您也可以通过将字典分成列表来做到这一点。虽然这将是一个更长的方法。例如：

Example = {'Alabama': ['Auburn','Florence','Jacksonville','Livingston','Montevallo','Troy','Tuscaloosa','Tuskegee'],
'Alaska': ['Fairbanks'],
 'Arizona': ['Flagstaff', 'Tempe', 'Tucson']}

new_list_of_keys = []
new_list_of_values = []

keys = list(Example.keys())
values = list(Example.values())

for i in range(len(keys)):
  for j in range(len(values[i])):
    new_list_of_values.append(values[i][j])
    new_list_of_keys.append(keys[i])

df = pd.DataFrame(zip(new_list_of_keys, new_list_of_values), columns = ['State', 'Region'])

这将给出如下输出：

   State        Region
0   Alabama        Auburn
1   Alabama      Florence
2   Alabama  Jacksonville
3   Alabama    Livingston
4   Alabama    Montevallo
5   Alabama          Troy
6   Alabama    Tuscaloosa
7   Alabama      Tuskegee
8    Alaska     Fairbanks
9   Arizona     Flagstaff
10  Arizona         Tempe
11  Arizona        Tucson

【讨论】：