python - 将字典转换为 Pandas 数据框

Question

我有一本看起来像这样的字典:

my_dict = {'product1' : [1, 511, 31, 222, 9020], 'product2' : [92, 511, 314, 4324], 'product3' : [40, 17, 4324]}

我想创建一个以产品为索引的数据框，列名称的范围应为 1 - 10 000，如果与产品关联的值列表具有数字，则应将其标记为 1 或在相应数字的列中为真。

            1    2    3    ... 4324 .... 9020
product1    1                              1
product2                         1
product3                         1

整个词典有 80 个产品，每个产品都与 0 到最多 50 个数字的列表相关联。数字范围为 1 到 10 000。

我真的很感激任何提示，我还没有找到好的方法。我知道我可以使用 pandas.DataFrame.from_dict() 从字典创建一个数据框，但它并没有真正做到我想要的。

我做了一个“丑陋”的解决方案，但我猜这不是最佳实践或Pythonic:

column_names = list(range(0,10000))

df = pd.DataFrame(columns = column_names)
for k, v in my_dict.items():
    x = pd.Series(np.ones(len(v), dtype=int), index =v, name=k)
    df = df.append(x)
    
print(df.head())

输出

          0     1     2     3     4     5     6     7     8     9     ...  \
product1   NaN   1.0   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...   
product2   NaN   NaN   NaN   1.0   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...   
product3   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...   

          9990  9991  9992  9993  9994  9995  9996  9997  9998  9999  
product1   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
product2   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
product3   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  

[3 rows x 10000 columns]

Answer 1

一种方法是通过替代构造函数pd.DataFrame.from_dict从字典构造一个数据帧来使用start，它处理不同长度设置的数组orient='index'.

df = pd.DataFrame.from_dict(my_dict, orient='index')

然后使用 pd.get_dummies在所有列上:

df = pd.get_dummies(df, columns=df.columns, prefix='', prefix_sep='')
df.columns = pd.to_numeric(df.columns).astype(int)
df.T.groupby(level=0).max().T.reindex(range(df.columns.max()), axis=1)

            0     1     2     3     4     5     6     7     8     9   ...  \
product1   NaN     1   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...   
product2   NaN     0   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...   
product3   NaN     0   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  ...   

          9010  9011  9012  9013  9014  9015  9016  9017  9018  9019  
product1   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
product2   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  
product3   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN