如何将索引数据框列表转换为一个DataFrame？

Question

来自以下由数据框组成的词典：

{0:     count  hashtag_id
17    540         397
8     432         329
44    385         996
15    360         392,
1:     count  hashtag_id
19   1100         996
13    869         592
20    600         996}

我想学习如何创建一个类似于：

的DataFrame

count   hashtag_id  user_id
540     397         0
432     329         0
385     996         0
360     360         0
1100    996         1
869     592         1
600     996         1

你能帮我实现吗？

Answer 1

我们假设您的字典名为d

首先，附加用户ID：

迭代字典：对于每个DataFrame，创建一个名为＆＃39; user_id＆＃39;的新列。并将DataFrame的键作为值分配给新创建的列＆＃39; user_id＆＃39;

for key,value in d.iteritems():
    value['user_id'] = key

现在连接所有DataFrame以创建一个Dataframe

import pandas as pd
df = pd.concat(d.values())

您可能希望在执行concat之后重置索引：

df = df.reset_index(drop = True)