我有一个具有这种结构的 defaultdict(list) 对象:
{id: [list[list]]}
例如,
'a1': [[0.01, 'cat']],
'a2': [[0.09, 'cat']],
'a3': [[0.5, 'dog']],
...
我想转这个
defaultdict(list)
成Pandas DataFrame
目的。我尝试了以下内容:
df = pd.DataFrame(list(my_dict.items()), columns=['id', 'category'])
但是,我的“类别”列遇到了问题。这是列表列表的列。我试图将“类别”中的 2 个值拆分为 2 个单独的列。所以我最后的 DataFrame 列将是 ['id', 'score', 'category']。
当我尝试使用以下应用功能时:
db['category'].apply(lambda x: x[0][0])
我收到“列表索引超出范围”的错误。
我的代码可能有什么问题?如何从列表列表中创建 2 个新列?
谢谢你。
最佳答案
我相信你需要:
df = pd.DataFrame([[k] + v[0] for k, v in my_dict.items()],
columns=['id', 'score', 'category'])
或者:
df = pd.DataFrame([(k, v[0][0], v[0][1]) for k, v in my_dict.items()],
columns=['id', 'score', 'category'])
关于python - 如何将 defaultdict(list) 转换为 Pandas DataFrame,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/54122942/