I have a 말하도다 사전 key-value 10 쌍. 각 항목을 가지고 누마피 어레이입니다. 그러나 이 어레이에는 디스테이징하는 모두야 대한 같지 않습니다.
각 열은 다른 항목을 보유하고 있는 다테프라임 만들 수 있습니까?
When I try.
pd.DataFrame(my_dict)
저도.
ValueError: arrays must all be the same length
이를 극복하기 위해 어떤 식으로? '난' 을 사용할 수 있어 행복하다 그 열이 더 짧은 엔트리입니다 패드 판다.
In [6]: d = dict( A = np.array([1,2]), B = np.array([1,2,3,4]) )
In [7]: DataFrame(dict([ (k,Series(v)) for k,v in d.items() ]))
Out[7]:
A B
0 1 1
1 2 2
2 NaN 3
3 NaN 4
d.2템스 d.트리트마스 굈 ' ()' 을 (를) ' ()'.
In[20]: my_dict = dict( A = np.array([1,2]), B = np.array([1,2,3,4]) )
In[21]: df = pd.DataFrame.from_dict(my_dict, orient='index')
In[22]: df
Out[22]:
0 1 2 3
A 1 2 NaN NaN
B 1 2 3 4
In[23]: df.transpose()
Out[23]:
A B
0 1 1
1 2 2
2 NaN 3
3 NaN 4
하지만 본질적으로 같은 방식으로 같은 일을 지금도 청소 장치 up your 구문을 다른 대답을 있다 (아래 참조).
>>> mydict = {'one': [1,2,3], 2: [4,5,6,7], 3: 8}
>>> dict_df = pd.DataFrame({ key:pd.Series(value) for key, value in mydict.items() })
>>> dict_df
one 2 3
0 1.0 4 8.0
1 2.0 5 NaN
2 3.0 6 NaN
3 NaN 7 NaN
유사한 구문을 열거합니다 대해 제공되고, 고쳐주렴:
>>> mylist = [ [1,2,3], [4,5], 6 ]
>>> list_df = pd.DataFrame([ pd.Series(value) for value in mylist ])
>>> list_df
0 1 2
0 1.0 2.0 3.0
1 4.0 5.0 NaN
2 6.0 NaN NaN
열거합니다 다른 구문 입니다.
>>> mylist = [ [1,2,3], [4,5], 6 ]
>>> list_df = pd.DataFrame({ i:pd.Series(value) for i, value in enumerate(mylist) })
>>> list_df
0 1 2
0 1 4.0 6.0
1 2 5.0 NaN
2 3 NaN NaN
이러한 경우에는 어떻게 확인할 수 있는 모든 데이터 형식 '판다' 는 아마 주의해야 한다 단축시킵니다 열 것입니다. '난' 열 (실종) 를 포함하는 모든 값들은 변환하지는 부동 소수점, 예를 들어.
[from 판다 문서용으로] [1]
In [31]: d = {'one' : Series([1., 2., 3.], index=['a', 'b', 'c']),
....: 'two' : Series([1., 2., 3., 4.], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}
....:
In [32]: df = DataFrame(d)
In [33]: df
Out[33]:
one two
a 1 1
b 2 2
c 3 3
d NaN 4
[1]: # 의 시리즈이거나 딕토스 충스러웠으니 딕트 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.15.2/dsintro.html
'함께' 축 '= 1' 을 사용할 수도 있습니다 페데리코 카트 목록과 함께 '' 파트리시리스 안내선:
import pandas as pd, numpy as np
d = {'A': np.array([1,2]), 'B': np.array([1,2,3,4])}
res = pd.concat([pd.Series(v, name=k) for k, v in d.items()], axis=1)
print(res)
A B
0 1.0 1
1 2.0 2
2 NaN 3
3 NaN 4
그런 다음 두 흐름선 작동합니까.
pd.DataFrame.from_dict(df, orient='index').transpose() #A
pd.DataFrame(dict([ (k,pd.Series(v)) for k,v in df.items() ])) #B (Better)
단, 4 배 속도, ve got a # 39 의 %timeit 주피터 I& vs A, B 의 비율이 상당히 인상적이군 원하는거요 작업할 때 특히 거대한 데이터 집합 (주로 대형 열 수 / 기능).
난 ',' t want it 표시하십시오 don& 경우 # 39, & # 39 가지고 있고, 두 개의 특정 사이의길이 추가에는 space& # 39. 나머지 각 셀은 도 사용할 수 있습니다.
import pandas
long = [6, 4, 7, 3]
short = [5, 6]
for n in range(len(long) - len(short)):
short.append(' ')
df = pd.DataFrame({'A':long, 'B':short}]
# Make sure Excel file exists in the working directory
datatoexcel = pd.ExcelWriter('example1.xlsx',engine = 'xlsxwriter')
df.to_excel(datatoexcel,sheet_name = 'Sheet1')
datatoexcel.save()
A B
0 6 5
1 4 6
2 7
3 3
2 개 이상 있는 경우에는 사이의길이 항목을 만들어 사용하는 것이 좋습니다 함수은 유사한 수법이다.