将字典中的数据转换为行中具有索引的数据框答案

【问题标题】：Converting data in the dictionary into a dataframe with index in the rows将字典中的数据转换为行中具有索引的数据框
【发布时间】：2019-06-12 00:04:11
【问题描述】：

我有以下问题。给定字典 dict = { 'value_1': [12,25,30,45,60] , 'value_2': [ 15,21,31]} 将上述字典转换为数据框的更简单方法是什么，其中一列是两个键的项目的串联，另一列是每个项目的索引？以下应该是输出 index 0 1 0 value_11 12 1 value_12 25 2 value_13 30 3 value_14 45 4 value_15 60 0 value_21 15 1 value_22 21 2 value_23 31

我采用的方法非常耗时。我首先拿了这些物品并列出了清单。对于我为 i 运行 for 循环的索引，索引将是 'value_1'+str(i)，然后将所有内容组合成一个数据框。有没有更简单的方法来做到这一点？

【问题讨论】：

标签： python pandas indexing frame

【解决方案1】：

可能不是最快的，但你可以试试：

pd.concat(pd.DataFrame([[f'{k}{i+1}', val] for i,val in enumerate(v)]) 
          for k,v in d.items() )

输出：

          0   1
0  value_11  12
1  value_12  25
2  value_13  30
3  value_14  45
4  value_15  60
0  value_21  15
1  value_22  21
2  value_23  31

【讨论】：

【解决方案2】：

IIUC 我们使用 Series 解压您的 dict ，然后使用 cumcount 添加新列

s=pd.Series(d).apply(pd.Series).stack().reset_index(level=0)
s['level_0']=s['level_0']+s.groupby('level_0').cumcount().add(1).astype(str)
s
    level_0     0
0  value_11  12.0
1  value_12  25.0
2  value_13  30.0
3  value_14  45.0
4  value_15  60.0
0  value_21  15.0
1  value_22  21.0
2  value_23  31.0

【讨论】：