我有一些 python 代碼來創建一個字典，其中的鍵后面跟著一個包含熊貓系列的可變長度陣列的值。
{"key1":[series1,series2,series3], "key2":[series4,series5,series6,..],...}
所有資料幀都包含 2 列，詞和頻率
我想知道將這種資料結構轉換為 csv 的最合適方法是什么。按以下格式。
key, Word, frequency
key1, series1[0][0], series1[0][1]
key1, series1[1][0], series1[1][1]
......
key10, series76[100][0], series76[100][1] #<-Arbitrary indexes.
我試過遍歷字典并這樣做。但是，該系列的剩余部分會保存到 CSV 中，例如
Length: 65, dtype: int64]
因此，理想情況下，我想在這種情況下使用 pandas.to_csv() 以便不需要手動決議此資料。
uj5u.com熱心網友回復：
concat與串列理解一起使用：
s1 = pd.Series([2,3],index=['aaa','bbb'])
s2 = pd.Series([1,2,3],index=['ccc','fff','ggg'])
s3 = pd.Series([4,5],index=['ddd','eee'])
d = {"key1": [s1, s2], "key2": [s3]}
df = pd.concat([pd.DataFrame({'key': k, 'word': x.index, 'freq': x.to_numpy()})
for k, v in d.items()
for x in v
if isinstance(x, pd.Series)], ignore_index=True)
print (df)
key word freq
0 key1 aaa 2
1 key1 bbb 3
2 key1 ccc 1
3 key1 fff 2
4 key1 ggg 3
5 key2 ddd 4
6 key2 eee 5
df.to_csv("output.csv", index=False)
uj5u.com熱心網友回復：
一種方法：
import pandas as pd
# toy data
df1 = pd.DataFrame([["hello", 1], ["world", 1]], columns=["word", "frequency"])
df2 = pd.DataFrame([["quick", 10], ["brown", 1], ["fox", 3]], columns=["word", "frequency"])
df3 = pd.DataFrame([["rice", 9], ["salt", 1], ["sugar", 7]], columns=["word", "frequency"])
data = {"key1": [df1, df2], "key2": [df3]}
# split in keys and values
keys, values = zip(*[(key, value) for key, values in data.items() for value in values])
# use the keys parameter of concat
df = pd.concat(values, keys=keys).droplevel(-1).reset_index().rename(columns={ "index" : "key"})
df.to_csv("output.csv", index=False)
輸出 （輸出.csv）
key,word,frequency
key1,hello,1
key1,world,1
key1,quick,10
key1,brown,1
key1,fox,3
key2,rice,9
key2,salt,1
key2,sugar,7
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