Question

我有一个与嵌套字典创建的Pandas DataFrame相关的问题。

我注意到当我使用以下dict创建数据帧时，单元格都是NaN

dict1 = {
   0: {('kfield',): 100.0},
   1: {('kfield',): 101.0},
   2: {('kfield',): 102.5},
   3: {('kfield',): 103.5},
   4: {('kfield',): 104.5},
   5: {('kfield',): 105.5}
}
df = pd.DataFrame(dict1)
print df

结果

         0   1   2   3   4   5
kfield NaN NaN NaN NaN NaN NaN

但是，当内部字典键由具有多个值的元组组成时，将使用适当的值创建数据帧。

dict2 = {
   0: {('kfield','kfield2',): 100.0},
   1: {('kfield','kfield2',): 101.0},
   2: {('kfield','kfield2',): 102.5},
   3: {('kfield','kfield2',): 103.5},
   4: {('kfield','kfield2',): 104.5},
   5: {('kfield','kfield2',): 105.5}
}
df2 = pd.DataFrame(dict2)
print df2

结果

                    0      1      2      3      4      5
kfield kfield2  100.0  101.0  102.5  103.5  104.5  105.5

不确定Pandas为什么会这样。我错过了什么吗？

我正在使用Pandas版本'0.19.2'

Answer 1

看起来这个bug与旧的Pandas版本有关。我已经验证了代码与Python3和Pandas v0.22.0

一样正常工作

Answer 2

如果您删除了最后一个＆＃39;，＆＃39;来自元组＆＃39; dict1＆＃39;字典然后按预期工作。提供相同的代码。

import pandas as pd

dict1 = {
   0: {('kfield'): 100.0},
   1: {('kfield'): 101.0},
   2: {('kfield'): 102.5},
}

dict2 = {
   0: {('kfield','kfield2',): 100.0},
   1: {('kfield','kfield2',): 101.0},
   2: {('kfield','kfield2',): 102.5},
}

df2 = pd.DataFrame(dict2)
df = pd.DataFrame(dict1)

print df
print df2

Output:
            0      1      2
kfield  100.0  101.0  102.5
                    0      1      2
kfield kfield2  100.0  101.0  102.5

NaN在使用单个元素元组作为dict键从嵌套字典创建Pandas DataFrame时

2 个答案: