键作为行（Pandas 来自字典的数据框）
Keys as Rows (Pandas Dataframe from dictionary)
我有这本字典：
d = {'a': (1,2,3), 'b': (4,5,6)}
我希望它形成一个数据框，其中键显示为行及其相应的值，如下面的 table：
Keys
Values
a
1
a
2
a
3
b
4
b
5
有什么想法吗？
d = {'a': (1,2,3), 'b': (4,5,6)}
df = pd.DataFrame(d).unstack().droplevel(1).reset_index().rename({'index':'Keys', 0:'Values'}, axis=1)
输出：
>>> df
Keys Values
0 a 1
1 a 2
2 a 3
3 b 4
4 b 5
5 b 6
这是我的建议。
- 使用以下命令创建数据框：
df = pd.DataFrame({'Keys': list(dict.keys()), 'Values': list(dict.values())})
- 使用以下命令在 'Values' 列上展开数据框：
df = df.explode(column='Values').reset_index(drop=True
输出结果是这样的：
Keys Values
0 a 1
1 a 2
2 a 3
3 b 4
4 b 5
5 b 6
我有这本字典：
d = {'a': (1,2,3), 'b': (4,5,6)}
我希望它形成一个数据框，其中键显示为行及其相应的值，如下面的 table：
| Keys | Values |
|---|---|
| a | 1 |
| a | 2 |
| a | 3 |
| b | 4 |
| b | 5 |
有什么想法吗？
d = {'a': (1,2,3), 'b': (4,5,6)}
df = pd.DataFrame(d).unstack().droplevel(1).reset_index().rename({'index':'Keys', 0:'Values'}, axis=1)
输出：
>>> df
Keys Values
0 a 1
1 a 2
2 a 3
3 b 4
4 b 5
5 b 6
这是我的建议。
- 使用以下命令创建数据框：
df = pd.DataFrame({'Keys': list(dict.keys()), 'Values': list(dict.values())})
- 使用以下命令在 'Values' 列上展开数据框：
df = df.explode(column='Values').reset_index(drop=True
输出结果是这样的：
Keys Values
0 a 1
1 a 2
2 a 3
3 b 4
4 b 5
5 b 6