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问如何从字典列表中创建Dataframe？
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Stack Overflow用户

提问于 2022-06-15 06:13:12

回答 2查看 75关注 0票数 0

我有这样的字典清单：

collection = [{'item': ['Policy Master 1-2022-2023-P0003 - 5 Days - Plan 3', 'Policy Master 2-2022-2023-P0009 - 5 Days - Plan 3', 'Policy Master 3-2022-2023-P0012 - 5 Days - Plan 3', 'Policy Master 1-2022-2023-P0003 - 5 Days - Plan 2', 'Policy Master 2-2022-2023-P0009 - 5 Days - Plan 2'], 'Mar': [2800.0, 600.0, 600.0, 1000.0, 200.0]}, {'item': ['Policy Master 1-2022-2023-P0003 - 5 Days - Plan 3', 'Policy Master 2-2022-2023-P0009 - 5 Days - Plan 3', 'Policy Master 3-2022-2023-P0012 - 5 Days - Plan 3', 'Policy Master 1-2022-2023-P0003 - 5 Days - Plan 2'], 'Jun': [2800.0, 600.0, 600.0, 1000.0]}]

我想从显示与之相对应的月度数据中进行项目。如果上个月不存在项目，则应在前一个月显示NaN。在熊猫里怎么做呢？此外，未来还可以增加更多的月份。所以它应该动态地考虑所有的月份。

pandas

python

回答 2

Stack Overflow用户

发布于 2022-06-15 06:34:21

似乎您有一个可以合并到一起的可能的数据文件列表：

for i, x in enumerate(collection):
    if not i:
        df = pd.DataFrame(x)
    else:
        df = df.merge(pd.DataFrame(x), 'outer')

print(df)

输出：

                                                item     Mar     Jun
0  Policy Master 1-2022-2023-P0003 - 5 Days - Plan 3  2800.0  2800.0
1  Policy Master 2-2022-2023-P0009 - 5 Days - Plan 3   600.0   600.0
2  Policy Master 3-2022-2023-P0012 - 5 Days - Plan 3   600.0   600.0
3  Policy Master 1-2022-2023-P0003 - 5 Days - Plan 2  1000.0  1000.0
4  Policy Master 2-2022-2023-P0009 - 5 Days - Plan 2   200.0     NaN

或者：

from functools import reduce

reduce(lambda x, y: pd.merge(pd.DataFrame(x), pd.DataFrame(y), 'outer'), collection)

票数 0

Stack Overflow用户

发布于 2022-06-15 07:01:11

继续并完成前面的代码：

for i, x in enumerate(collection):
    if not i:
        df = pd.DataFrame(x)
    else:
        df = df.merge(pd.DataFrame(x), 'outer')
df_1 = df['item'].str.split("-", expand=True)
df = df.join(df_1)
df.drop(['item'], axis=1, inplace=True)

投入：

票数 0

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/72626621

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