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Revolucion for Monica
Asked: 2020-07-07 01:50:52 +0800 CST 2020-07-07 01:50:52 +0800 CST

将数据帧字典转换为单个数据帧

  • 772

我有一本字典，其中包含 Pandas 数据框作为值。DataFrame我想通过加入字典中包含的所有数据框来获得一个新的。DataFrame问题是我需要创建一个新列，其中每一行都有字典中的键值。

我想举个例子会更好理解：

我们有以下字典，我们称之为diccionario：

{0:     count  eclipse_id
    7      19       10453
    56     12       11305
    48     11       11305

 1:     count  eclipse_id
    13      9       11305
    9       5       11339}

目标是将其转换为：

count   item_id    user_id
   19     10453          0
   12     11305          0
   11     11305          0
    9     11305          1
    5     11339          1

可以看出，该列的每一行的值user_id对应于其各自DataFrame在原始字典中的键。

python

1 Answers

  1. Best Answer

    最简单的事情是利用pandas.concat并使用它的参数keys来创建新列。参数keys被传递一个迭代，每个数据帧都有一个要连接的项目，这个项目用于创建一个新的索引。您只需将该索引传递给普通列并将其重命名为“user_id”：

    import pandas as pd


#Creamos un diccionario de DataFrames para emular tu ejemplo
datos = {0: pd.DataFrame({'count': [19, 12, 21],
                          'eclipse_id': [10453, 11305, 11305]},
                          index = [7, 56, 48]),
         1: pd.DataFrame({'count': [9, 5],
                          'eclipse_id': [11305, 11339]},
                          index = [13, 9])
         }


# Ahora el diccionario "datos" es igual al que tu presentas.

df = pd.concat(datos.values(), keys=datos.keys())
df.reset_index(level=0, inplace =True)
df.rename(columns={'level_0': 'user_id'}, inplace=True)

    离开：

    >>> df    

    user_id  count  eclipse_id
7         0     19       10453
56        0     12       11305
48        0     21       11305
13        1      9       11305
9         1      5       11339

    您可以更改列的顺序、根据需要对其进行排序或更改索引。

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