Question

假设我有以下列表：

list1 = [{'a': 1}, {'b': 2}, {'c': 3}]

我想将其转换为具有两列的熊猫数据框：一列用于键，一列用于值。

    keys    values
0    'a'      1
1    'b'      2
2    'c'      3

为此，我尝试使用pd.DataFrame(list1)和pd.DataFrame.from_records(list1)，但是在两种情况下，我都得到一个数据框，如：

     a    b    c
0  1.0  NaN  NaN
1  NaN  2.0  NaN
2  NaN  NaN  3.0

有什么方法可以指定我想要的吗？通过研究，我只能找到上面描述的方式。

Answer 1

使用list comprehension进行平整以获取元组列表：

df = pd.DataFrame([(i, j) for a in list1 for i, j in a.items()], 
                   columns=['keys','values'])
print (df)
  keys  values
0    a       1
1    b       2
2    c       3

详细信息：

print ([(i, j) for a in list1 for i, j in a.items()])

[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]

Answer 2

如果您在字典中使用的键是唯一的，则可以创建一个字典并将其馈送到pd.DataFrame.from_dict。 collections.ChainMap可以促进这一点：

from collections import ChainMap

list1 = [{'a': 1}, {'b': 2}, {'c': 3}]

df = pd.DataFrame.from_dict(ChainMap(*list1), orient='index').reset_index()

df.columns = ['key', 'value']

print(df)

  key  value
0   a      1
1   b      2
2   c      3

或者，您也可以通过列表直接向pd.DataFrame构造函数供稿：

df = pd.DataFrame(list(ChainMap(*list1).items()))

Answer 3

@jezrael完美回答了我的问题，但我想指出的是，如果将每个字典（{'a':1}）转换为列表（['a',1]），则只需要使用{{1 }}，获得理想的结果。

将字典列表转换为数据框，其中一列用于键，一列用于值

3 个答案: