在 Julia 中将 Dict 转换为 DataFrame

Convert Dict to DataFrame in Julia

假设我有一个Dict定义如下:

x = Dict{AbstractString,Array{Integer,1}}("A" => [1,2,3], "B" => [4,5,6])

我想将其转换为 DataFrame 对象(来自 DataFrames 模块)。构造 DataFrame 的语法与构造字典类似。例如,上面的字典可以手动构建为数据框,如下所示:

DataFrame(A = [1,2,3], B = [4,5,6])

我还没有找到从字典到数据框的直接方法,但我认为可以利用句法相似性并编写一个宏来执行此操作。以下根本不起作用,但它说明了我想到的方法:

macro dict_to_df(x)
    typeof(eval(x)) <: Dict || throw(ArgumentError("Expected Dict"))
    return quote
        DataFrame(
            for k in keys(eval(x))
                @eval ($k) = $(eval(x)[$k])
            end
        )
    end
end

我也试过把它写成一个函数,当所有字典值都具有相同的长度时它确实有效:

function dict_to_df(x::Dict)
    s = "DataFrame("
    for k in keys(x)
        v = x[k]
        if typeof(v) <: AbstractString
            v = string('"', v, '"')
        end
        s *= "$(k) = $(v),"
    end
    s = chop(s) * ")"
    return eval(parse(s))
end

是否有更好、更快或更惯用的方法?

另一种方法可能是

DataFrame(Any[values(x)...],Symbol[map(symbol,keys(x))...])

获取类型以访问正确的构造函数有点棘手。为了获得 DataFrames 的构造函数列表,我使用了 methods(DataFrame).

创建 DataFrame 的 DataFrame(a=[1,2,3]) 方法使用关键字参数。要对关键字参数使用 splatting (...),键必须是符号。在示例中 x 有字符串,但这些可以转换为符号。在代码中,这是:

DataFrame(;[Symbol(k)=>v for (k,v) in x]...)

最后,如果 x 最初使用符号,事情会更清晰。然后代码会是:

x = Dict{Symbol,Array{Integer,1}}(:A => [1,2,3], :B => [4,5,6])
df = DataFrame(;x...)