Создание фрейма данных из словаря с массивами различной длины

Представленная задача состоит в том, чтобы сгенерировать фрейм данных со столбцами, состоящими из массива numpy различной длины значения, извлеченные из словаря. Чтобы добиться этого, давайте рассмотрим решение с использованием Python.

В Python 3.x и выше можно использовать следующий фрагмент кода:

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)

Этот код создает кадр данных со столбцами «A», «B» и «C», каждый из которых содержит соответствующие значения массива numpy из словаря. Если массивы имеют разную длину, он автоматически выравнивает их, расширяя более короткие массивы значениями NaN в качестве заполнения.

В Python 2.x требуется небольшая модификация:

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)

В Python 2.x функция iteritems() используется вместо items() для перебора пар ключ-значение в словаре.

Используя этот подход, вы можете удобно создавать фреймы данных со столбцами, содержащими массивы разной длины, гарантируя правильное выравнивание и обработку данных.