さまざまな長さの配列を含むディクショナリから Pandas データフレームを作成するにはどうすればよいですか?

可変長の配列を含むディクショナリからのデータフレームの作成

ここでの課題は、可変長の numpy 配列で構成される列を含むデータフレームを生成することです辞書から抽出された値。これを実現するには、Python を使用したソリューションを検討してみましょう。

Python 3.x 以降では、次のコード スニペットを使用できます。

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)

このコードは、列を持つデータフレームを作成します。 A、"B"、および "C" は、それぞれ辞書からの対応する numpy 配列値を保持します。配列の長さが異なる場合は、自動的に整列され、NaN 値をパディングとして短い配列を拡張します。

Python 2.x では、若干の変更が必要です。

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)

Python の場合2.x では、items() の代わりに iteritems() 関数を使用して、キーと値のペアを反復処理します。

このアプローチを利用すると、異なる長さの配列を含む列を含むデータフレームを簡単に作成でき、データが適切に配置されて処理されるようにすることができます。

以上がさまざまな長さの配列を含むディクショナリから Pandas データフレームを作成するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。