根据标题的排列填充数据框行
我需要创建一个数据框，其中每行中的每个值都附加到相关标题中。这些行保存为 OrderedDict 项。这很复杂，因为某些 key : value 字典对没有有效的键（它是 nan）。我想跳过这些空项目。
数据如下： {'Exercise_Name'：'杠铃颈后推举'，'实用程序'：'基本'，'力学'：'复合'，'力量'：'推'，'三角肌，前肌'：'Target_1'，nan : '拮抗剂稳定器_15', nan: 'Target_7', nan: 'Target_8'，nan：'Target_9'，'三角肌，外侧'：'Synergists_1'，'冈上肌'：'Synergists_2'，'肱三头肌'：'Synergists_3'，'斜方肌，中部'：'Synergists_4'，'斜方肌，降低'： 'Synergists_5'、'前锯肌、下数字'：'Synergists_6'、'动态稳定器'：'Synergists_7'、'三头肌、长头'：'Synergists_8'、nan：'Synergists_28'、nan：'Synergists_29'、'斜方肌, Upper': 'Stabilisers_1', 'Levator Scapulae': 'Stabilisers_2', nan: 'Stabilisers_22', nan: 'Stabilisers_23',
我有多行此数据（即多个练习）需要附加到这个数据框。每个练习都会有一个不同的key，保存为nan（即null），需要跳过。
I need to create a dataframe where each value in each row is appended to the related headers. The rows are saved as OrderedDict items. This is complicated because some key : value dictionary pairs do not have a valid key (it's nan). I want to skip over these null items.
Data looks like this:{'Exercise_Name': 'Barbell Behind Neck Press', 'Utility': 'Basic', 'Mechanics': 'Compound', 'Force': 'Push', 'Deltoid, Anterior': 'Target_1', nan: 'Antagonist Stabilisers_15', nan: 'Target_7', nan: 'Target_8', nan: 'Target_9', 'Deltoid, Lateral': 'Synergists_1', 'Supraspinatus': 'Synergists_2', 'Triceps Brachii': 'Synergists_3', 'Trapezius, Middle': 'Synergists_4', 'Trapezius, Lower': 'Synergists_5', 'Serratus Anterior, Inferior Digitations': 'Synergists_6', 'Dynamic Stabilizers': 'Synergists_7', 'Triceps, Long Head': 'Synergists_8', nan: 'Synergists_28', nan: 'Synergists_29', 'Trapezius, Upper': 'Stabilisers_1', 'Levator Scapulae': 'Stabilisers_2', nan: 'Stabilisers_22', nan: 'Stabilisers_23',
I have multiple rows of this data (i.e. multiple exercises) that need to be appended to this dataframe. Each exercise will have a different key saved as nan (i.e. null) that needs skipping.
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评论（1）
你能说 nan = 'nan' 并继续你的程序吗？然后你可以简单地去掉“nan”k,v 对。
问候。
b = {'Exercise_Name': '杠铃颈后推举', nan : 'ccc'}
print(b)
{'Exercise_Name': '杠铃颈后推举', 'nan': 'ccc'}
can you say nan = 'nan' and proceed your program. Then you can simply get rid of 'nan' k,v pairs.
Regards.
b = {'Exercise_Name': 'Barbell Behind Neck Press', nan : 'ccc'}
print(b)
{'Exercise_Name': 'Barbell Behind Neck Press', 'nan': 'ccc'}