我有這樣的資料框：
0 1 2 3
{'id':10:'name':'Paul'} {'id':10:'age':33} {'id':10:'name':'Paul'} {'id':10:'name':'Paul'}
{'id':10:'name':'Paul'} {'id':10:'age':'Paul'} {'id':10:'name':'Paul'} {'id':10:'name':'Paul'}
{'id':10:'name':'Paul'} {'id':10:'name':'Paul'} {'id':10:'name':'Paul'} {'id':10:'name':'Paul'}
{'id':10:'name':'Paul'} {'id':10:'name':'Paul'} {'id':10:'name':'Paul'} None
所以，在這個例子中，我有 4 列 4 行。碰巧我的資料框有 500 行和 7 列，大約有 3500 條記錄（第 7 列有一些none）
所有列中的所有行都是 dict 型別，即使它們可以不同也可以不同
我需要什么：如何將此資料框轉換為只有 1 列，方法是將第 1 列的所有行放在第 0 列的最后一行下方，依此類推，直到最后一列的所有行都放在第 0 列的最后一行下方?
預期結果：
0
{'id':10:'name':'Paul'}
{'id':10:'name':'Paul'}
{'id':10:'name':'Paul'}
{'id':10:'name':'Paul'}
{'id':10:'age':33}
{'id':10:'name':'Paul'}
{'id':10:'name':'Paul'}
{'id':10:'name':'Paul'}
{'id':10:'name':'Paul'}
{'id':10:'name':'Paul'}
more rows
None
uj5u.com熱心網友回復：
您可以melt，并且只保留值列：
df.melt(value_name=0)[[0]]
輸出：
0
0 {'id':10:'name':'Paul'}
1 {'id':10:'name':'Paul'}
2 {'id':10:'name':'Paul'}
3 {'id':10:'name':'Paul'}
4 {'id':10:'age':33}
5 {'id':10:'age':'Paul'}
6 {'id':10:'name':'Paul'}
7 {'id':10:'name':'Paul'}
8 {'id':10:'name':'Paul'}
9 {'id':10:'name':'Paul'}
10 {'id':10:'name':'Paul'}
11 {'id':10:'name':'Paul'}
12 {'id':10:'name':'Paul'}
13 {'id':10:'name':'Paul'}
14 {'id':10:'name':'Paul'}
15 None
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