다양한 길이의 배열을 사용하여 사전에서 Pandas 데이터 프레임을 만드는 방법은 무엇입니까?

다양한 길이의 배열을 사용하여 사전에서 데이터프레임 생성

제시된 과제는 다양한 길이의 numpy 배열로 구성된 열로 데이터프레임을 생성하는 것입니다. 사전에서 추출된 값입니다. 이를 달성하기 위해 Python을 사용하여 솔루션을 살펴보겠습니다.

Python 3.x 이상에서는 다음 코드 조각을 사용할 수 있습니다.

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)

이 코드는 " 열이 있는 데이터 프레임을 생성합니다. A, "B" 및 "C"는 각각 사전의 해당 numpy 배열 값을 보유합니다. 배열의 길이가 다양한 경우 자동으로 정렬하여 NaN 값을 패딩으로 사용하여 더 짧은 배열을 확장합니다.

Python 2.x에서는 약간의 수정이 필요합니다.

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)

Python의 경우 2.x에서는 items() 대신 iteritems() 함수가 사용되어 키-값 쌍을 반복합니다. 사전.

이 접근 방식을 활용하면 다양한 길이의 배열이 포함된 열이 포함된 데이터 프레임을 편리하게 생성하여 데이터를 올바르게 정렬하고 처리할 수 있습니다.

위 내용은 다양한 길이의 배열을 사용하여 사전에서 Pandas 데이터 프레임을 만드는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!