使用 pandas 将字典从宽格式转换为长格式
Convert dictionary from wide to long form using pandas
我在 Python 中有一个字典列表，其中包含不同的键（所有键都存在响应键），我想将其转换为 Panda Dataframe，以便所有键值都显示为带有 Response 键值作为列重复。例如，以下列表
[ {'响应'：1，'work life'：5，'life family'：2，'family balance': 10},
{'响应': 2, 'encouragement management': 11, 'management career': 1, 'career aspirations': 4, 'aspirations develop': 8}, {'响应': 3, 'encourage people': 15, 'people managers': 9, 'managers ask': 5, 'ask employees': 9} ]
应成为 3 列数据框，如
Response | Attribute | Value
1, work life, 5
1, life family, 2
1, family balance, 10
2, encouragement management, 11
2, management career, 1
2, career aspirations, 4
2, aspirations develop, 8
3, encourage people, 15
3, people managers, 9
3, managers ask, 5
3, ask employees, 9
这可能就是您要找的。使用 stack 然后重新设置索引和列名。
df = pd.DataFrame(d).set_index('Response').stack().reset_index()
df.columns = ['Response', 'Attribute', 'Value']
df
Response Attribute Value
0 1 family balance 10.0
1 1 life family 2.0
2 1 work life 5.0
3 2 aspirations develop 8.0
4 2 career aspirations 4.0
5 2 encouragement management 11.0
6 2 management career 1.0
7 3 ask employees 9.0
8 3 encourage people 15.0
9 3 managers ask 5.0
10 3 people managers 9.0
d 是你的字典数据。请记住，字典 未排序 ，因此始终期望与您的问题中的顺序相同是不合理的。
我在 Python 中有一个字典列表，其中包含不同的键（所有键都存在响应键），我想将其转换为 Panda Dataframe，以便所有键值都显示为带有 Response 键值作为列重复。例如，以下列表
[ {'响应'：1，'work life'：5，'life family'：2，'family balance': 10}, {'响应': 2, 'encouragement management': 11, 'management career': 1, 'career aspirations': 4, 'aspirations develop': 8}, {'响应': 3, 'encourage people': 15, 'people managers': 9, 'managers ask': 5, 'ask employees': 9} ]
应成为 3 列数据框，如
Response | Attribute | Value
1, work life, 5
1, life family, 2
1, family balance, 10
2, encouragement management, 11
2, management career, 1
2, career aspirations, 4
2, aspirations develop, 8
3, encourage people, 15
3, people managers, 9
3, managers ask, 5
3, ask employees, 9
这可能就是您要找的。使用 stack 然后重新设置索引和列名。
df = pd.DataFrame(d).set_index('Response').stack().reset_index()
df.columns = ['Response', 'Attribute', 'Value']
df
Response Attribute Value
0 1 family balance 10.0
1 1 life family 2.0
2 1 work life 5.0
3 2 aspirations develop 8.0
4 2 career aspirations 4.0
5 2 encouragement management 11.0
6 2 management career 1.0
7 3 ask employees 9.0
8 3 encourage people 15.0
9 3 managers ask 5.0
10 3 people managers 9.0
d 是你的字典数据。请记住，字典 未排序 ，因此始终期望与您的问题中的顺序相同是不合理的。