如何将 defaultdict(list) 转换为 Pandas DataFrame

Question

我有一个具有这种结构的 defaultdict(list) 对象：

{id: [list[list]]}

例如，

'a1': [[0.01, 'cat']],

'a2': [[0.09, 'cat']],

'a3': [[0.5, 'dog']],

...

我想将这个 defaultdict(list) 转换成一个 Pandas DataFrame 对象。

我尝试了以下方法：

df = pd.DataFrame(list(my_dict.items()), columns=['id', 'category'])

但是，我的 'category' 专栏遇到了问题。这是列表列表的一列。我正在尝试将 'category' 中的 2 个值拆分为 2 个单独的列。所以我最终的 DataFrame 列将是 ['id'、'score'、'category'].

当我尝试使用以下应用函数时：

db['category'].apply(lambda x: x[0][0])

我收到 'list index out of range' 的错误。

我的代码可能有什么问题？我应如何从列表列表中创建 2 个新列？

谢谢。

Answer 1

我相信你需要：

df = pd.DataFrame([[k] + v[0] for k, v in my_dict.items()], 
                   columns=['id', 'score', 'category'])

或者：

df = pd.DataFrame([(k, v[0][0], v[0][1]) for k, v in my_dict.items()], 
                   columns=['id', 'score', 'category'])

Answer 2

使用列表理解

例如：

import pandas as pd
d = {'a1': [[0.01, 'cat']], 'a2': [[0.09, 'cat']],'a3': [[0.5, 'dog']]}


df = pd.DataFrame([[k] + j for k,v in d.items() for j in v], columns=['id', 'score', 'category'])
print(df)

输出：

   id  score category
0  a1   0.01      cat
1  a3   0.50      dog
2  a2   0.09      cat

如何将 defaultdict(list) 转换为 Pandas DataFrame

How to convert a defaultdict(list) to Pandas DataFrame

python

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