Python Pandas：從具有列表列表值的字典創建 DataFrame

Question

我有如下字典：

dict = {key_1:[[1, 2], [3, 4]], key_2:[[1, 2], [3, 4]]}

我想將其轉換為如下所示的 dataframe：

      colum_1 column_2 
key_1   1       2 
key_1   3       4 
key_2   1       2 
key_2   3       4 

什么是最有效的方法來做到這一點。 感謝您的幫助=）

Answer 1

讓我們嘗試理解以解除鍵值對的嵌套

pd.DataFrame((k, *l) for k, v in d.items() for l in v).set_index(0)

---

       1  2
0          
key_1  1  2
key_1  3  4
key_2  1  2
key_2  3  4

Answer 2

IIUC，你可以使用：

cols = ['col1', 'col2']
df = pd.DataFrame({k: zip(*v) for k,v in d.items()}, index=cols).T.explode(cols)

output：

      col1 col2
key_1    1    2
key_1    3    4
key_2    1    2
key_2    3    4

Answer 3

使用 pandas 方法

這是一種純粹的 pandas 方法，無需為尋找此內容的任何人使用任何列表/字典理解 -

d = {"key_1":[[1, 2], [3, 4]], "key_2":[[1, 2], [3, 4]]}
df = pd.DataFrame(d).T.stack().droplevel(-1).apply(pd.Series)
print(df)

       0  1
key_1  1  2
key_1  3  4
key_2  1  2
key_2  3  4

---

基准 -

%%timeit
pd.DataFrame(d).T.stack().droplevel(-1).apply(pd.Series)

100 個循環，5 個循環中的最佳循環：每個循環 2.56 毫秒

%%timeit
pd.DataFrame((k, *l) for k, v in d.items() for l in v).set_index(0)

1000 個循環，5 個循環中的最佳循環：每個循環 719 µs

%%timeit
cols = ['col1', 'col2']
pd.DataFrame({k: zip(*v) for k,v in d.items()}, index=cols).T.explode(cols)

100 個循環，5 個循環中的最佳循環：每個循環 6.53 毫秒