Как продолжать добавлять кадры данных в существующий фрейм данных?

Мой ввод представляет собой список списков. Я пытаюсь преобразовать каждый подсписок в фрейм данных с двумя столбцами, а затем преобразовать все фреймы данных вместе.

У меня в этом списке более 80 подсписков, вот пример:

[[('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')]]

Это преобразование исходных данных в список списков -

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

Это попытка преобразовать каждый подсписок во фрейм данных и добавить эти фреймы данных вместе -

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

Я ожидаю, что у меня будет фрейм данных, содержащий все данные из списка списков только с двумя столбцами. Ниже приведен пример подсписка.

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

python-3.x

29.05.2019 07:40

Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?

Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...

Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией

В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.

Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox

Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...

Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest

В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...

Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️

Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...

Пользовательский скаляр GraphQL

Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Попробуйте использовать этот простой подход:

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'])

Если вы можете показать, как выглядят ваши исходные данные, я думаю, что первого цикла тоже можно избежать.

29.05.2019 07:54