python - 将带有键和相应列表的 python 字典转换为 pandas 数据框

Question

我正在尝试将带有键和相应列表的多个字典转换为 pandas 数据框，但无法找到转换它们的正确方法。对于 pandas 数据框，键是索引列和列表

如何将带有键和相应列表(以值形式)的 python 字典转换为 pandas 数据框，其中键作为索引列，每个字典作为其他列？

这是一组字典示例和我的一个不起作用的解决方案:

import pandas as pd

dict1 = {'key_1': [1, 2, 3, 4], 'key_2': [5, 6, 7, 8], 'key_3': [9, 10, 11, 12]}
dict2 = {'key_1': ['a', 'b', 'c', 'd'], 'key_2': ['e', 'f', 'g', 'h'], 'key_3': ['i', 'j', 'k', 'l']}
dict3 = {'key_1': ['DD', 'CC', 'BB', 'AA'], 'key_3': ['II', 'JJ', 'KK', 'LL']}

df = pd.DataFrame.from_dict({'dict1':pd.Series(dict1),
                            'dict2':pd.Series(dict2),
                            'dict3':pd.Series(dict3)})

print(df)

这就是我需要的结果数据框:

我尝试使用explode，如果我只有一本字典，它会起作用，但对其他字典进行递归操作则不起作用。然后，我尝试了这个Stackoverflow transformation solution中的一些解决方案但在某些情况下无法使解决方案发挥作用，因为我的示例中存在 NaN。

Answer 1

您需要fillna包含 4 个项目的列表。不幸的是 fillna 不支持列表作为参数。

但是您可以利用stack/unstack (以及 unstack 的 fill_value 参数)，然后 explode所有列:

(df
 .stack()
 .unstack(fill_value=[pd.NA]*4)
 .explode(list(df))
)

输出:

      dict1 dict2 dict3
key_1     1     a    DD
key_1     2     b    CC
key_1     3     c    BB
key_1     4     d    AA
key_2     5     e  <NA>
key_2     6     f  <NA>
key_2     7     g  <NA>
key_2     8     h  <NA>
key_3     9     i    II
key_3    10     j    JJ
key_3    11     k    KK
key_3    12     l    LL