在下面的代碼中，我定義了一個字典，然后將其轉換為資料框
my_dict = {
'A' : [1,2],
'B' : [4,5,6]
}
df = pd.DataFrame()
df = df.append(my_dict, ignore_index=True)
輸出是一個 [1 rows x 2 columns] 資料框，看起來像
A B
0 [1,2] [4,5,6]
但是，我想將其重塑為
A B
0 1 4
1 2 5
2 6
我該如何為此目的修復代碼？
uj5u.com熱心網友回復：
如果您不介意稍微更改代碼，這將為您提供所需的結果
my_dict = {
'A' : [1,2,''],
'B' : [4,5,6]
}
df = pd.DataFrame(my_dict)
df
uj5u.com熱心網友回復：
您可以使用pandas.Series.explode如下
import pandas as pd
my_dict = {
'A' : [1,2],
'B' : [4,5,6]
}
df = pd.DataFrame()
df = df.append(my_dict, ignore_index=True)
df = df.apply(lambda x:x.explode(ignore_index=True))
print(df)
輸出
A B
0 1 4
1 2 5
2 NaN 6
ignore_index=True我將explode應用于防止重復索引的每一列。
uj5u.com熱心網友回復：
試試這個。您需要將字典分配給資料框。我已經運行過了。它應該給你你想要的輸出。不要使用附加。是將一個資料幀附加到另一個資料幀
import pandas as pd
my_dict = {
'A' : [1,2,''],
'B' : [4,5,6]
}
df = pd.DataFrame(data=my_dict)
#df = df.append(my_dict, ignore_index=True)
print(df)
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