列表/字典/列表中的Pandas DataFrame [英] Pandas DataFrame from list/dict/list

问题描述

我有一些这种形式的数据:

I have some data in this form:

a = [{'table': 'a', 'field':['apple', 'pear']}, 
     {'table': 'b', 'field':['grape', 'berry']}]

我想创建一个看起来像这样的数据框:

I want to create a dataframe that looks like this:

    field table
0   apple     a
1   pear      a
2   grape     b
3   berry     b

当我尝试此操作时:

pd.DataFrame.from_records(a)

我明白了:

            field table
0   [apple, pear]     a
1  [grape, berry]     b

我正在使用循环来重组我的原始数据，但是我认为必须有一个更直接，更简单的方法.

I'm using a loop to restructure my original data, but I think there must be a more straightforward and simpler methid.

推荐答案

您可以使用列表推导连接一系列数据帧，每个数据帧对应a中的每个字典.

You can use a list comprehension to concatenate a series of dataframes, one for each dictionary in a.

>>> pd.concat([pd.DataFrame({'table': d['table'],  # Per @piRSquared for simplification.
                             'field': d['field']})
               for d in a]).reset_index(drop=True)
   field table
0  apple     a
1   pear     a
2  grape     b
3  berry     b

这篇关于列表/字典/列表中的Pandas DataFrame的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！