Словарь (ключ и массивы как значение) для кадра данных pandas

Я хочу преобразовать этот словарь с ключами в виде данных и значений в виде списка массивов (длина списка варьируется для каждого ключа):

d = {'2015-01-01': array([2.14326087, 3.57877791, 1.        , 3.37848844, 3.75323736,
        2.5       , 4.54818705]),
 '2015-01-02': array([5.01332283, 2.96643532, 7.30596244, 3.94960483, 2.58503318,
        4.7696893 , 7.46607457, 3.64545497, 3.98931486]),
 '2015-01-03': array([4.78131874, 2.54271806, 4.95111647, 2.27579913, 4.94445053])}

в фрейм данных панд:

2015-01-01 | 4.78131874
2015-01-01 | 2.54271806
2015-01-01 | 4.95111647
2015-01-01 | 2.27579913
2015-01-01 | 4.94445053
.
.
.
2015-01-03 | 4.78131874
2015-01-03 | 3.57877791
2015-01-03 | 1
2015-01-03 | 3.37848844
2015-01-03 | 3.75323736

Вы имеете в виду, что хотите, чтобы ключи были столбцами? 2015-01-01, 2015-01-02, 03.01.2015` ? и значения этих ключей должны быть строками для каждого из этих столбцов? Или вы имеете в виду раздел to pandas dataframe в своем вопросе как желаемый результат?

Joe Ferndz 10.12.2020 22:32

Кроме того, что вы пытались сделать до сих пор, чтобы поместить это в фрейм данных pandas?

Joe Ferndz 10.12.2020 22:33

Решение, которым поделился @BENY, работает, и оно идеально. Используя pd.Series(d).explode() , я получаю желаемый результат. Спасибо. Я пытался создать фрейм данных pandas, приведенные выше решения дают ключ как индекс, затем его можно использовать для создания кадра данных pandas.

Shivam Chauhan 11.12.2020 23:02
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
0
3
623
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Попробуйте с explode

out = pd.Series(d).explode()

Другие вопросы по теме