我想将稀疏表示特征的单个观察的字典列表转换为密集的数据结构(例如数据框)。
每个观察都是一个字典，其键(信号名)值的数量可变，具体取决于在特定实例中触发的信号。
我想将这个字典列表转换为密集的数据框，以便列包含所有可能的键。我开始编写一些代码，但我想我应该首先询问此功能是否确实存在于某个包中。
谢谢。
最佳答案
我不确定您尝试过什么，但这似乎可行TM。
In [11]: d1 = {'A': 1}
In [12]: d2 = {'A': 4, 'B': 5}
In [13]: d3 = {'C': 9}
In [14]: pd.DataFrame([d1, d2, d3])
Out[14]:
A B C
0 1 NaN NaN
1 4 5 NaN
2 NaN NaN 9
关于python - 将稀疏字典表示转换为密集数据帧，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/25943870/