从字典中创建熊猫df，但格式特殊

Question

假设我有字典d：

d = dict(A =[1,2], B=[1,2,3,4])
print d
{'A': [1, 2], 'B': [1, 2, 3, 4]}

我想创建一个带有两个cols的pandas df ，分别标记为nodeid和rowid ，如下所示：

nodeid  rowid
A       1 
A       2 
B       1 
B       2 
B       3 
B       4

我发现的所有示例均由dict创建一个pandas df给出dict关键字作为col的名称，然后行条目是该关键字是否具有特定值，如果该节点不具有该值，则输入NaN 。

Answer 1

尝试：

df = pd.DataFrame([(k, v) for (k, l) in d.items() for v in l], 
              columns=['nodeid', 'rowid'])

它给出：

    nodeid  rowid
0   A   1
1   A   2
2   B   1
3   B   2
4   B   3
5   B   4

Answer 2

尝试这个 ：

df = pd.DataFrame([[k,d[k][i]] for k in d for i in range(len(d[k]))], columns= ['nodeid', 'rowid'])

输出 ：

  nodeid  rowid
0      A      1
1      A      2
2      B      1
3      B      2
4      B      3
5      B      4

Answer 3

单程

pd.Series(d).apply(pd.Series).stack().reset_index(level=0).\
    rename(columns={'level_0':'nodeid',0:'rowid'})
  nodeid  rowid
0      A    1.0
1      A    2.0
0      B    1.0
1      B    2.0
2      B    3.0
3      B    4.0