python - 如何从 Python 中具有不同长度的列表列表创建数据框？

Question

我正在使用 PySpark Python3 - Spark 2.1.0 并且我有一个不同列表的列表，例如:

lista_archivos = [[['FILE','123.xml'],['NAME','ANA'],['SURNAME','LÓPEZ'],
['BIRTHDATE','05-05-2000'],['NATIONALITY','ESP']], [['FILE','458.xml'],
['NAME','JUAN'],['SURNAME','PÉREZ'],['NATIONALITY','ESP']], [['FILE','789.xml'],
['NAME','PEDRO'],['SURNAME','CASTRO'],['BIRTHDATE','07-07-2007'],['NATIONALITY','ESP']]]

这个列表有不同长度的元素。所以现在，我想从此列表中创建一个 DataFrame，其中列是第一个属性(即“FILE、NAME、SURNAME、BIRTHDATE、NATIONALITY”)，数据是第二个属性。

如您所见，第二个列表没有“BIRTHDATE”列，我需要 DataFrame 在此位置创建带有 NaN 或空格的列。

此外，我需要 DataFrame 是这样的:

FILE      NAME    SURNAME    BIRTHDATE   NATIONALITY
----------------------------------------------------
123.xml    ANA     LÓPEZ     05-05-2000    ESP

458.xml    JUAN    PÉREZ       NaN         ESP

789.xml    PEDRO   CASTRO     07-07-2007   ESP

列表的数据必须在同一列中。

我已经完成了这段代码，但它看起来不像我想要的表格:

dictOfWords = { i : lista_archivos[i] for i in range(0, len(lista_archivos) ) }
d = dictOfWords
tabla = pd.DataFrame(dict([ (k,pd.Series(v)) for k,v in dictOfWords.items() ]))
tabla_final = tabla.transpose()
tabla_final

此外，我已经这样做了:

dictOfWords = { i : lista_archivos[i] for i in range(0, len(lista_archivos) ) }
print(dictOfWords)
tabla = pd.DataFrame.from_dict(dictOfWords, orient='index')
tabla

结果并不好。

如果可能的话，我想要一个 pandas DataFrame 和一个 Spark DataFrame。

谢谢!!

Answer 1

以下应该适用于您的情况:

In [5]: lista_archivos = [[['FILE','123.xml'],['NAME','ANA'],['SURNAME','LÓPEZ'],
   ...: ['BIRTHDATE','05-05-2000'],['NATIONALITY','ESP']], [['FILE','458.xml'],
   ...: ['NAME','JUAN'],['SURNAME','PÉREZ'],['NATIONALITY','ESP']], [['FILE','789.xml'],
   ...: ['NAME','PEDRO'],['SURNAME','CASTRO'],['BIRTHDATE','07-07-2007'],['NATIONALITY','ESP']]]

In [6]: pd.DataFrame(list(map(dict, lista_archivos)))
Out[6]:
    BIRTHDATE     FILE   NAME NATIONALITY SURNAME
0  05-05-2000  123.xml    ANA         ESP   LÓPEZ
1         NaN  458.xml   JUAN         ESP   PÉREZ
2  07-07-2007  789.xml  PEDRO         ESP  CASTRO

本质上，您将子列表转换为 dict 对象，并将这些列表提供给数据框构造函数。数据框构造函数非常自然地与字典列表一起工作。