python - 如何从字典有效构建数据框(pandas)

Question

问题是这样的:

dict = {0:['A', 'B','C'], 1:'D'}

我想传输到数据框:

|index|values|
--------------
|  0  |   A  |
--------------
|  0  |   B  |
--------------
|  0  |   C  |
--------------
|  1  |   D  |
--------------

所以我的想法是将字典转换为元组列表:

dict = [(0,'A'), (0,'B'), (0,'C'), (1,'D')]

然后我可以通过以下方式创建我想要的数据框:

pd.Dataframe(dict)

对于字典转换，我一直使用的是:

为列表创建展平函数

flatten = lambda x: [y for l in x for y in flatten(l)] if type(x) is list else [x]

使用列表理解来构造元组列表

pd.DataFrame(flatten([[(i,jj) for jj in j] for (i, j) in dict.items()]))

有没有更好、更有效的方法来解决这个问题？

Answer 1

首先不要将 dict 命名为 dict

然后我们看问题，我正在使用 pd.Series 和 stack

pd.Series(d).apply(pd.Series).stack().reset_index(level=1,drop=True)
Out[149]: 
0    A
0    B
0    C
1    D
dtype: object