Erstellen eines Datenrahmens aus einem Wörterbuch mit Arrays unterschiedlicher Länge
Die Herausforderung besteht darin, einen Datenrahmen mit Spalten zu generieren, die aus Numpy-Arrays unterschiedlicher Länge bestehen Aus einem Wörterbuch extrahierte Werte. Um dies zu erreichen, untersuchen wir eine Lösung mit Python.
In Python 3.x und höher kann das folgende Code-Snippet verwendet werden:
import pandas as pd import numpy as np # Define a dictionary with key-value pairs representing numpy arrays d = { "A": np.random.randn(10), "B": np.random.randn(12), "C": np.random.randn(8) } # Create a dataframe by converting each key-value pair to a series df = pd.DataFrame( dict([ (k, pd.Series(v)) for k, v in d.items() ]) ) # Display the resulting dataframe print(df)
Dieser Code erstellt einen Datenrahmen mit Spalten „ A“, „B“ und „C“, die jeweils entsprechende Numpy-Array-Werte aus dem Wörterbuch enthalten. Wenn Arrays unterschiedliche Längen haben, werden sie automatisch ausgerichtet und die kürzeren Arrays mit NaN-Werten als Auffüllung erweitert.
In Python 2.x ist eine geringfügige Änderung erforderlich:
import pandas as pd import numpy as np # Define a dictionary with key-value pairs representing numpy arrays d = { "A": np.random.randn(10), "B": np.random.randn(12), "C": np.random.randn(8) } # Create a dataframe by converting each key-value pair to a series df = pd.DataFrame( dict([ (k, pd.Series(v)) for k, v in d.iteritems() ]) ) # Display the resulting dataframe print(df)
In Python 2.x wird die Funktion iteritems() anstelle von items() verwendet, um über Schlüssel-Wert-Paare im Wörterbuch zu iterieren.
Von Mit diesem Ansatz können Sie bequem Datenrahmen mit Spalten erstellen, die Arrays unterschiedlicher Länge enthalten, und so sicherstellen, dass die Daten ordnungsgemäß ausgerichtet und verarbeitet werden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie erstelle ich einen Pandas-Datenrahmen aus einem Wörterbuch mit Arrays unterschiedlicher Länge?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!