如何将嵌套列表转换为数据框

Question

我有一个嵌套的列表看起来很重要：

[[{'aaa': '42'}, {'bbb': '60'}, {'ccc': '25'}, {'ddd': '14'}, {'eee': '15'}, {'eee': '84'}],
 [{'aaa': '4'}, {'bbb': '0'}, {'ccc': '25'}, {'ddd': '1'}, {'eee': '1'}, {'eee': '8'}]]

我想将其转换为数据框架。 我在门户网站上查看了许多解决方案，但对我没有任何帮助:( 请帮助我，因为我在Python和Pandas模块中更新鲜。谢谢你！

这是我所需的输出：

我正在做这样的事情，但它对我不起作用： dataframe（data_dicts）

Answer 1

假设l您的输入列表，您可以使用列表/字典理解：

df = pd.DataFrame([{k:v for d in l for d in l for k,v in d.items()} for l in L])

nb。请注意，您的字典中有重复的键， last 一个优先级

输出：

  aaa bbb ccc ddd eee
0  42  60  25  14  84
1   4   0  25   1   8

输入：

L = [[{'aaa': '42'}, {'bbb': '60'}, {'ccc': '25'}, {'ddd': '14'}, {'eee': '15'}, {'eee': '84'}],
     [{'aaa': '4'}, {'bbb': '0'}, {'ccc': '25'}, {'ddd': '1'}, {'eee': '1'}, {'eee': '8'}]]

Answer 2

您可以使用collections.defaultDict一起收集键的所有值，然后使用pd.concat来构造数据框 -

from collections import defaultdict

lld = [[{'aaa': '42'}, {'bbb': '60'}, {'ccc': '25'}, {'ddd': '14'}, {'eee': '15'}, {'eee': '84'}],
 [{'aaa': '4'}, {'bbb': '0'}, {'ccc': '25'}, {'ddd': '1'}, {'eee': '1'}, {'eee': '8'}]]

d = defaultdict(list)
for sublist in lld:
    for subdict in sublist:
        for k, v in subdict.items():
            d[k].append(v)
df = pd.concat([pd.DataFrame(value, columns=[key]) for key, value in d.items()], axis=1)

output

   aaa  bbb  ccc  ddd eee
0   42   60   25   14  15
1    4    0   25    1  84
2  NaN  NaN  NaN  NaN   1
3  NaN  NaN  NaN  NaN   8