Question

我有一个像这样的嵌套列表

a=[ [[12,23],[31,41]], [[53,68],[77,87]] ]

我想像这样创建一个pandas数据框

id1  id2   c2   c3
1     1    12   31
1     2    53   77
2     1    23   41
2     2    68   87

我的想法是这样做：

ids = {'id1':[1,1,2,2],'id2':[1,2,1,2]}
df1 = pd.DataFrame(ids)
L = [[t[idx] for t in l] for idx in [0,1] for l in a]
df2 = pd.DataFrame(L, columns=['c1','c2'])
pd.concat([df1,df2], axis=1)

有没有办法在没有这么多命令的情况下实现相同的结果？

Answer 1

from itertools import product

# generate id1 and id2 using `itertools.product`
v = np.arange(len(a))    
i = pd.DataFrame(np.array(list(product(v, v))) + 1)
# concatenate `a` along the 0th axis
j = pd.DataFrame(np.concatenate(a, axis=0))

# concatenate `i` and `j`
df = pd.concat([i, j], axis=1)
# set the column names
df.columns = ['id1', 'id2', 'c2', 'c3']

   id1  id2  c2  c3
0    1    1  12  23
1    1    2  31  41
2    2    1  53  68
3    2    2  77  87

从嵌套列表构造pandas数据帧

1 个答案: