熊猫资料清单

Question

我有一个遵循这种格式的数据集：

data =[[[1, 0, 1000], [2, 1000, 2000]],
        [[1, 0, 1500], [2, 1500, 2500], [2, 2500, 4000]]]
var1 = [10.0, 20.0]
var2 = ['ref1','ref2']

我想把它转换成一个数据文件：

dic = {'var1': var1, 'var2': var2, 'data': data}

import Pandas as pd
pd.DataFrame(dic)

结果：

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然而，我试图得到这样的东西：

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​

我一直试图把字典[列表]弄平，但没有成功：

pd.DataFrame([[col1, col2] for col1, d in dic.items() for col2 in d])

见结果：

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不同尺寸的列表使得“拆包”变得复杂到另一个层次。我不确定熊猫在进口到熊猫之前是否能处理好这件事。

Answer 1

创建一个适当的列表是可行的：

new_data = []
for x, v1, v2 in zip(data, var1, var2):
    new_data.extend([y + [v1] + [v2] for y in x])
pd.DataFrame(new_data, columns=['data', 'min', 'max', 'var1', 'var2'])

给予：

   data   min   max  var1  var2
0     1     0  1000    10  ref1
1     2  1000  2000    10  ref1
2     1     0  1500    20  ref2
3     2  1500  2500    20  ref2
4     2  2500  4000    20  ref2

Answer 2

我可以迭代临时DataFrame中的行。

df = pd.DataFrame(dic)
result = []
for i,d in df.iterrows():
    temp = pd.DataFrame(d['data'], columns=['data', 'min', 'max'])
    temp['var1'] = d['var1']
    temp['var2'] = d['var2']
    result += [temp]
pd.concat(result)

这会产生

   data   min   max  var1  var2
0     1     0  1000    10  ref1
1     2  1000  2000    10  ref1
0     1     0  1500    20  ref2
1     2  1500  2500    20  ref2
2     2  2500  4000    20  ref2