将具有不同键的字典连接到 Pandas 数据框中

【问题标题】：Concatenating dictionaries with different keys into Pandas dataframe将具有不同键的字典连接到 Pandas 数据框中
【发布时间】：2017-05-17 20:53:26
【问题描述】：

假设我有两个带有共享和非共享键的字典：

d1 = {'a': 1, 'b': 2}
d2 = {'b': 4, 'c': 3}

我如何将它们连接成类似于 one-hot enoding 的数据帧？

a   b   c
1   2   
    4   3

【问题讨论】：

【解决方案1】：

如果你想要和你展示的一样的结果......

pd.DataFrame([d1, d2], dtype=object).fillna('')

   a  b  c
0  1  2   
1     4  3

如果您想用零填充缺失值并保留int dtype...

pd.concat(dict(enumerate(map(pd.Series, [d1, d2])))).unstack(fill_value=0)

   a  b  c
0  1  2  0
1  0  4  3

或者正如 OP 在 cmets 中指出的那样

pd.DataFrame([d1, d2], dtype=object).fillna(0).astype(int)

   a  b  c
0  1  2  0
1  0  4  3

【讨论】：

谢谢！这不适合ex2吗？ pd.DataFrame([d1, d2], dtype=object).fillna(0)
@leonyin 是的，但我会添加 astype(int)... pd.DataFrame([d1, d2], dtype=object).fillna(0).astype(int)