在 Pandas 中创建 DataFrame 时填充默认值 0答案

【问题标题】：Fill with default 0's when creating a DataFrame in Pandas在 Pandas 中创建 DataFrame 时填充默认值 0
【发布时间】：2019-02-13 04:35:38
【问题描述】：

我有一个输入 dict-of-string-to-list ，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: arrays must be all the same length

问题：如何在创建 df 时使用默认值（例如 0）填充缺失值？

创建df的原因是为了得到最终结果： {'b': 3}

而3 是列表中所有数字的最大值。

【问题讨论】：

【解决方案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

【讨论】：

【解决方案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

【讨论】：