python - DataFrame 来自多个字典的列表，其中键是索引，值是列数据

Question

我正在尝试从如下所示的字典列表中创建一个带有 Pandas 的 DataFrame:

[{'3600': '12', '7600': '1212343'}, {'0': 0.0, '3600': 0.0, '7200': 0.0, '10800': 0.0, '14400': 0.0, '18000': 0.0, '21600': 0.0, '25200': 116.93828280645994} .... ]

我的列是一个项目列表: ["col1", "col2" ...]我想要的是将字典的键作为索引，字典的值应该填充列。在这个例子中:

                       col1                  col2
0                       0/NaN                0.0
3600                    12                   0.0
7600                    1212343              NaN
7200                    NaN                  0.0
10800                   NaN                  0.0
18000                   NaN                  0.0
21600                   NaN                  0.0
25200                   NaN                  116.93828280645994

所以每个字典的值基本上代表列值。由于字典可以有不同的大小，我需要添加 NaN。
我以为我已经在这里的帮助下解决了这个问题( Create a Dataframe from list of Dictionaries)，如下所示:

    columns = ["col", "col2" ...]
    df_data = mydataasabove

    final_dict = defaultdict(list)

    for data in df_data:
        for key, value in data.items():
            final_dict[key].append(value)

    final_dict = dict(final_dict)

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

但这给了我一个这样的 df:

                     col1                     col2
3600                   12                    0.0
7600              1212343                    NaN
0                       0                    NaN
7200                    0                    NaN
10800                   0                    NaN
14400                   0                    NaN
18000                   0                    NaN
21600                   0                    NaN
25200             116.938                    NaN

如您所见，这些值与我的列不正确对应。打印输出 final_dict是: {'3600': ['12', 0.0], '7600': ['1212343'], '0': [0.0], '7200': [0.0], '10800': [0.0], '14400': [0.0], '18000': [0.0], '21600': [0.0], '25200': [116.93828280645994]}我还尝试了一些与 Chainmap 类似的东西: df = pd.DataFrame.from_dict(ChainMap(*nec_data), orient='index', columns=['col1'])但我无法添加多列。
也许有人可以借给我一个🖐？将不胜感激!提前致谢

Answer 1

您可以读取数据框并转置，然后在 df.rename 的帮助下重命名以调整列名和 f-strings

pd.DataFrame(d).T.rename(columns=lambda x: f"col{x+1}")

          col1     col2
3600        12        0
7600   1212343      NaN
0          NaN        0
7200       NaN        0
10800      NaN        0
14400      NaN        0
18000      NaN        0
21600      NaN        0
25200      NaN  116.938