将字典理解转换为 python 数据框答案

【问题标题】：Convert dictionary comprehension to python dataframe将字典理解转换为 python 数据框
【发布时间】：2021-09-29 11:54:27
【问题描述】：

输入：我们有一个这种形式的字典，其中包含更多数据

d = {
ag : ID name num 
0  id1  a  10
1  id2  s   7
2  id3  d   2,

rp : ID name num 
0  id4  f  13
1  id1  n  11
2  id8  p   4
}

输出：我想将所有这些放入单个数据帧中

   ID name num 
0  id1  a  10
1  id2  s   7
2  id3  d   2 
3  id4  f  13
4  id1  n  11
5  id8  p   4

代码：我试过了，但没有得到想要的输出

df = pd.concat({k: pd.Series(v) for k, v in d.items()}).reset_index()
df.columns = ['ID', 'name','num']
df

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe dictionary dictionary-comprehension

【解决方案1】：

使用pd.concat:

df = pd.concat(d.values(), ignore_index=True)

>>> df
    ID name  num
0  id1    a   10
1  id2    s    7
2  id3    d    2
3  id4    f   13
4  id1    n   11
5  id8    p    4

【讨论】：

还有其他方法吗。我不想连接
为什么 'concat' 是个问题？你有什么问题吗？

【解决方案2】：

这行得通吗？

import pandas as pd

d = {
ag : ID name num 
0  id1  a  10
1  id2  s   7
2  id3  d   2,

rp : ID name num 
0  id4  f  13
1  id1  n  11
2  id8  p   4
}

df = pd.concat(d.values(), ignore_index=True)

您要连接的数据框是字典的值，因此您可以将d.values() 直接传递给pd.concat()。

【讨论】：