在Pandas中创建DataFrame时填充默认0

Question

我有一个输入到列表的字符串字典，列表的长度可能不同。

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

当我这样做时：df = pd.DataFrame(data=d)， 我看到 ValueError：数组的长度必须相同

问题：创建df时如何用默认值（例如0）填充缺失值？

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创建df的原因是获得以下最终结果： {'b': 3}

而3是列表中所有数字的最大值。

Answer 1

您可以使用DataFrame.from_dict将orient设置为index，以便将字典的键用作索引，并将缺失值设置为NaN。然后只需使用.fillna填充NaNs并转置以将键设置为列：

pd.DataFrame.from_dict(d, orient='index').fillna(0).T

    b    a
0  2.0  1.0
1  3.0  0.0

Answer 2

d = {'b': [2,3], 'a': [1]}
df = pd.DataFrame({ k:pd.Series(v) for k, v in d.items() })

这将给出以下输出。

a  b
0  1.0  2
1  NaN  3