如何从具有不同条目长度的字典创建数据帧？

从具有不同条目长度的字典创建 DataFrame

当使用条目保存不同长度数组的字典时，构建一个DataFrame，其中每一列对应一个唯一的条目。尝试将此类字典直接转换为 DataFrame 会导致“ValueError：数组必须具有相同的长度。”

解决方案

要解决此问题，一个方法涉及将每个条目的数组转换为 Series，然后从结果字典构造一个 DataFrame。在 Python 3.x 中，这可以使用列表理解来实现：

d = dict( A = np.array([1,2]), B = np.array([1,2,3,4]) )

pd.DataFrame(dict([ (k,pd.Series(v)) for k,v in d.items() ]))

# Output:
   A  B
0  1  1
1  2  2
2  NaN  3
3  NaN  4

在 Python 2.x 中，代码保持类似，但 d.items() 调用替换为 d.iteritems( ):

pd.DataFrame(dict([ (k,pd.Series(v)) for k,v in d.iteritems() ]))

此技术有效地将每个字典条目转换为一个 Series，然后可以将其附加到 DataFrame 中，并以其相应的键作为列名。生成的 DataFrame 的列的长度与原始数组的长度匹配。缺失值表示为 NaN，以确保一致的列结构。

通过利用这种方法，可以从包含不同数组长度的条目的字典创建 DataFrame，从而实现进一步的数据分析和操作。

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