使用列名将嵌套列表转换为 pandas dataframe

Question

原厂DataFrame图片

我有一个看起来像这样的嵌套列表。

features = 
[['0:0.084556', '1:0.138594', '2:0.094304\n'],
 ['0:0.101468', '4:0.138594', '5:0.377215\n'],
 ['0:0.135290', '2:0.277187', '3:0.141456\n']
]

嵌套列表中的每个列表都是逗号分隔的行。 “：”的左侧是列名，右侧是行值。

我想将其转换为 pandas 数据框，如下所示：

  f_0000  |  f_0001  |  f_0002  |  f_0003  |  f_0004  | f_0005
---------------------------------------------------------------
 0.084556 | 0.138594 | 0.094304 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000
 0.101468 | 0.000000 | 0.000000 | 0.000000 | 0.138594 | 0.377215
 0.135290 | 0.000000 | 0.277187 | 0.141456 | 0.000000 | 0.000000

有人可以帮我解决这个问题吗？

原始 DF（但是它在 pd.read_clipboard 上的格式对我来说不正确..）

    ex_id   labels  features
0   0   446,521,1149,1249,1265,1482 0:0.084556 1:0.138594 2:0.094304 3:0.195764 4:...
1   1   78,80,85,86 0:0.050734 1:0.762265 2:0.754431 3:0.065255 4:...
2   2   457,577,579,640,939,1158    0:0.101468 1:0.138594 2:0.377215 3:0.130509 4:...
3   3   172,654,693,1704    0:0.186024 1:0.346484 2:0.141456 3:0.195764 4:...
4   4   403,508,1017,1052,1731,3183 0:0.135290 1:0.277187 2:0.141456 3:0.065255 4:...

Answer 1

我认为简单的将for循环。

1. 首先， select 来自给定features的所有键。

   1. 对于所有元素，我们使用str.split并提取第一个元素。
   2. 然后，因为我们只想要唯一的键，我们使用set 。 然后，我们将其转换回list并使用 sorted 对键进行sorted （如果需要，这里有一些细节）。

首先总结为：

keys = sorted(list(set([elt.split(':')[0] for l in features for elt in l])))

2. 从上述键创建一个空dict ，并用一个空列表初始化所有键：

data = {k:[] for k in keys}

3. 遍历所有特征：

   1. 将所有访问过的关键特征保存在一个seen的变量中
   2. 添加所有特色键和值
   3. 使用当前features中没有的键完成数据

4. Eventually, create the dataframe from out dict using the default constructor [ pd.DataFrame() ] ( https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.html ).

5. 使用.columns和字符串格式 ( format ) 正确格式化列名称。 这里有一些很好的解释。

---

说得够多了，这里是完整的代码+插图：

features = [["0:0.084556", "1:0.138594", "2:0.094304"],
    ["0:0.101468", "4:0.138594", "5:0.377215"],
    ["0:0.135290", "2:0.277187", "3:0.141456"]
    ]

# Step 1
keys = sorted(list(set([elt.split(':')[0] for l in features for elt in l])))
print(keys)
# ['0', '1', '2', '3', '4', '5']

# Step 2
data = {k:[] for k in keys}
print(data)
# {'0': [], '1': [], '2': [], '3': [], '4': [], '5': []}

# Step 3
for sub in features:
    # Step 3.1
    seen = []
    # Step 3.2
    for l in sub:
        k2, v = l.split(":")        # Get key and value
        data[k2].append(float(v))   # Append current value to data
        seen.append(k2)             # Set the key as seen

    # Step 3.3
    for k in keys:                  # For all data keys
        if k not in seen:           # If not seen
            data[k].append(0)       # Add 0

print(data)
# {'0': [0.084556, 0.101468, 0.13529], 
#     '1': [0.138594, 0, 0], 
#     '2': [0.094304, 0,0.277187],
#     '3': [0, 0, 0.141456],
#     '4': [0, 0.138594, 0],
#     '5': [0, 0.377215, 0]
# }

# Step 4
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
#           0         1         2         3         4         5
# 0  0.084556  0.138594  0.094304  0.000000  0.000000  0.000000
# 1  0.101468  0.000000  0.000000  0.000000  0.138594  0.377215
# 2  0.135290  0.000000  0.277187  0.141456  0.000000  0.000000

# Step 5
df.columns = ["f_{:04d}".format(int(val)) for val in df.columns]
print(df)
#      f_0000    f_0001    f_0002    f_0003    f_0004    f_0005
# 0  0.084556  0.138594  0.094304  0.000000  0.000000  0.000000
# 1  0.101468  0.000000  0.000000  0.000000  0.138594  0.377215
# 2  0.135290  0.000000  0.277187  0.141456  0.000000  0.000000

Answer 2

尝试这个：

df = pd.DataFrame(data, columns = ['Column name 1'], ['column name 2'])