我有一本這種格式的學生資訊字典。我無法更改它，它是我嘗試使用的另一個程式的輸出。
student_info_dict = {
"Student_1_Name": "Alice",
"Student_1_Age": 23,
"Student_1_Phone_Number": 1111,
"Student_1_before_after": (120, 109),
"Student_2_Name": "Bob",
"Student_2_Age": 56,
"Student_2_Phone_Number": 1234,
"Student_2_before_after": (115, 107),
"Student_3_Name": "Casie",
"Student_3_Age": 47,
"Student_3_Phone_Number": 4567,
"Student_3_before_after": (180, 140),
"Student_4_Name": "Donna",
"Student_4_Age": 33,
"Student_4_Phone_Number": 6789,
"Student_4_before_after": (150, 138),
}
我的字典的鍵值加 1 以顯示下一個學生的資訊。如何將其轉換為如下所示的 DataFrame：
Name Age Phone_Number Before_and_After
0 Alice 23 1111 (120,109)
1 Bob 56 1234 (115,107)
3 Casie 47 4567 (180,140)
4 Donna 33 6789 (150,138)
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利用：
#create Series
s = pd.Series(student_info_dict)
#split index created by keys to second _
s.index = s.index.str.split('_', n=2, expand=True)
#remove first level (Student) and reshape to DataFrame
df = s.droplevel(0).unstack()
print (df)
Age Name Phone_Number before_after
1 23 Alice 1111 (120, 109)
2 56 Bob 1234 (115, 107)
3 47 Casie 4567 (180, 140)
4 33 Donna 6789 (150, 138)
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您可以使用簡單的字典推導式為 Series 建構式提供輸入，獲取學生編號和欄位名稱作為鍵，然后將其解堆疊到 DataFrame：
df = (pd.Series({tuple(k.split('_',2)[1:]): v
for k,v in student_info_dict.items()})
.unstack(1)
)
輸出：
Age Name Phone_Number before_after
1 23 Alice 1111 (120, 109)
2 56 Bob 1234 (115, 107)
3 47 Casie 4567 (180, 140)
4 33 Donna 6789 (150, 138)
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使用此代碼：
import pandas as pd
name=[]
age=[]
pn=[]
baa=[]
for i in student_info_dict.keys():
if i.find('Name')>=0:
name.append(i)
elif i.find('Age')>=0:
age.append(i)
elif i.find('Phone')>=0:
pn.append(i)
elif i.find('before')>=0:
baa.append(i)
df = pd.DataFrame('Name':name, 'Age':age, 'Phone_number':pn, 'before_after':baa)
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