如何继续将数据帧添加到现有数据帧？

Question

我的输入是列表列表。我正在尝试将每个子列表转换为具有两列的数据框，然后将所有数据框一起转换。

该列表中大约有80多个子列表，以下仅为示例：

[[('04-24-2019 18:51:54:629', 'a'),
  ('04-24-2019 18:51:54:790', 'p'),
  ('04-24-2019 18:51:54:934', 'p'),
  ('04-24-2019 18:51:55:65', 'l'),
  ('04-24-2019 18:51:55:157', 'e'),
  ('04-24-2019 18:51:57:710', 'b'),
  ('04-24-2019 18:51:57:862', 'o'),
  ('04-24-2019 18:51:58:501', 'backspace'),
  ('04-24-2019 18:51:59:368', 'e'),
  ('04-24-2019 18:51:59:507', 'e'),
  ('04-24-2019 18:51:59:800', 's'),
  ('04-24-2019 18:52:05:502', 'backspace')],
 [('04-24-2019 18:51:54:629', 'a'),
  ('04-24-2019 18:51:54:790', 'p'),
  ('04-24-2019 18:51:54:934', 'p'),
  ('04-24-2019 18:51:55:65', 'l'),
  ('04-24-2019 18:51:55:157', 'e'),
  ('04-24-2019 18:51:57:710', 'b'),
  ('04-24-2019 18:51:57:862', 'o'),
  ('04-24-2019 18:51:58:501', 'backspace'),
  ('04-24-2019 18:51:59:368', 'e'),
  ('04-24-2019 18:51:59:507', 'e'),
  ('04-24-2019 18:51:59:800', 's'),
  ('04-24-2019 18:52:05:502', 'backspace')],
 [('04-24-2019 18:51:54:629', 'a'),
  ('04-24-2019 18:51:54:790', 'p'),
  ('04-24-2019 18:51:54:934', 'p'),
  ('04-24-2019 18:51:55:65', 'l'),
  ('04-24-2019 18:51:55:157', 'e'),
  ('04-24-2019 18:51:57:710', 'b'),
  ('04-24-2019 18:51:57:862', 'o'),
  ('04-24-2019 18:51:58:501', 'backspace'),
  ('04-24-2019 18:51:59:368', 'e'),
  ('04-24-2019 18:51:59:507', 'e'),
  ('04-24-2019 18:51:59:800', 's'),
  ('04-24-2019 18:52:05:502', 'backspace')]]

这会将原始数据转换为列表列表-

org_time_list = []
for x in range(len(data)):
    dd = (data[x]["input_clicks"])      
    org_time_list.append(list(dd.items()))
org_time_list

这正试图将每个子列表转换为一个数据帧并将这些数据帧附加在一起-

df_3 = pd.DataFrame()
for x in org_time_list:
    for y in x:
        df_3.append(pd.DataFrame((y), columns=['Date', 'DateValue']))
df_3

我希望有一个数据框，其中包含仅两列的列表中的所有数据。以下是子列表的示例。

Date    DateValue
0   04-24-2019 18:51:54:629 a
1   04-24-2019 18:51:54:790 p
2   04-24-2019 18:51:54:934 p
3   04-24-2019 18:51:55:65  l
4   04-24-2019 18:51:55:157 e
5   04-24-2019 18:51:57:710 b
6   04-24-2019 18:51:57:862 o
7   04-24-2019 18:51:58:501 backspace
8   04-24-2019 18:51:59:368 e
9   04-24-2019 18:51:59:507 e
10  04-24-2019 18:51:59:800 s
11  04-24-2019 18:52:05:502 backspace

Answer 1

尝试使用这种简单方法：

import functools
import operator

temp_data = functools.reduce(operator.concat, org_time_list) #flatten the list of lists
df_3 = pd.DataFrame(temp_data, columns=['Date', 'DateValue'])

如果您可以显示原始数据的样子，我认为也可以避免第一个循环。