可変長の配列を含むディクショナリからのデータフレームの作成

提示された課題は、可変長の numpy 配列で構成される列を含むデータフレームを生成することです辞書から抽出された値。これを実現するには、Python を使用したソリューションを検討してみましょう。

Python 3.x 以降では、次のコード スニペットを使用できます:

import pandas as pd
import numpy as np

# Define a dictionary with key-value pairs representing numpy arrays
d = {
    "A": np.random.randn(10),
    "B": np.random.randn(12),
    "C": np.random.randn(8)
}

# Create a dataframe by converting each key-value pair to a series
df = pd.DataFrame(
    dict([
        (k, pd.Series(v))
        for k, v in d.items()
    ])
)

# Display the resulting dataframe
print(df)

このコードは、列 "A"、"B"、および "C" を持つデータフレームを作成します。各列には、ディクショナリからの対応する numpy 配列値が保持されます。配列の長さが異なる場合は、自動的に配列が整列され、NaN 値をパディングとして短い配列を拡張します。

Python 2.x では、若干の変更が必要です:

import pandas as pd
import numpy as np

# Define a dictionary with key-value pairs representing numpy arrays
d = {
    "A": np.random.randn(10),
    "B": np.random.randn(12),
    "C": np.random.randn(8)
}

# Create a dataframe by converting each key-value pair to a series
df = pd.DataFrame(
    dict([
        (k, pd.Series(v))
        for k, v in d.iteritems()
    ])
)

# Display the resulting dataframe
print(df)

Python 2.x では、items() の代わりに iteritems() 関数を使用して、辞書内のキーと値のペアを反復処理します。

このアプローチを利用すると、異なる長さの配列を含む列を含むデータフレームを簡単に作成でき、データが適切に位置合わせされて処理されるようにすることができます。