我的資料（多個字典）要處理并從中創建資料框有一點問題。
這是資料的樣子：
print(data)
0 {'john': True}
1 {'joe': True}
2 {'tom': True}
3 {'mark': False}
4 {'andrew': True}
...
93 {'david': False}
94 {'luke': False}
95 {'vincent': True}
96 {'oliver': True}
97 {'matthew': True}
Length: 98, dtype: object
基本上我想要的是這樣的：
df = pd.DataFrame()
df['name'] = data[0].keys()
df['result'] = data[0].values()
print(df)
name result
0 john True
所以 1 個資料框有 2 列 - 名稱和結果。
如何將該程序應用于所有字典data并在同一個資料框中有 1 個輸出？我無法通過 lambda 函式復制該操作，但也許我做得不對。
uj5u.com熱心網友回復：
pd.DataFrame(data.apply(lambda x: list(x.items())[0]).values.tolist())
您可以重命名列，使用：
df.rename(columns={0: 'name', 1: 'result'}, inplace=True)
你想要什么？a dataframewith 2 columns，所以我們可以找到一個想法...我們知道這pd.DataFrame是一個建構式，它獲取data并將其轉換為dataframe，如果data是 2d 形式，如 2d 串列或 2d numpy 陣列或其他東西將被轉換為 a dataframewith 2列。
好的，現在，我們有了想法……那么，讓我們開始吧……并將資料轉換為 2d 形式
嗯..哦...中的每個單元格data series都是 adictionary并且 python 提供了一個內置方法將其轉換為 2d 形式items：：
data.apply(lambda x: x.items())
輸出：
0 ((john, True))
1 ((joe, True))
2 ((tom, True))
3 ((mark, False))
...
哇，這很好......但是，等等......我們只需要(john, True)，括號是無用的，并且items將它添加為dictionary多個key-value像：{'john': True, 'jane': False, 'joe': True}......
但是，在那里，我們只有一個，必須洗掉它...我的意思是只選擇第一個元素：((john, True))...不幸的是...專案輸出不允許我們選擇第一個元素，所以，我們將其轉換為list然后選擇第一個元素：
data.apply(lambda x: list(x.items())[0])
輸出：
0 (john, True)
1 (joe, True)
2 (tom, True)
哦..它在每個單元格中都是 1d，總共是 2d（系列本身就是一個維度）
如果你給一個系列pd.DataFrame沒有任何改變......它再次給你......所以，你必須將它改為list......
pandas有一個內置屬性：values給你什么使那個dataframe或series作為一個numpy array，你可以把它給別人，他\她dataframe又從那個...
你注意到了嗎？同樣，您必須將其轉換為2d list. 這array本身就是 2d，所以只需將其轉換為list: .tolist():
data.apply(lambda x: list(x.items())[0]).values.tolist()
輸出：
[('john', True),
('joe', True),
('tom', True),
('mark', False),
('andrew', True),
...]
哦...一個漂亮、干凈和二維的串列...傳遞給pd.DataFrame... :))
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/net/469288.html
下一篇：從具有實際值的嵌套字典中生成對