使用不同長度的陣列從字典創建資料幀

提出的挑戰是產生一個包含由不同長度的numpy 數組組成的列的資料幀從字典中提取的值。為了實現這一點，讓我們來探索使用Python的解決方案。

在Python 3.x及更高版本中，可以使用以下程式碼片段：

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)

此程式碼會建立一個包含「A」、「B」和「C」列的資料框，每個欄位保存字典中對應的 numpy 陣列值。如果陣列的長度不同，它會自動對齊它們，並使用 NaN 值作為填充來擴展較短的陣列。

在 Python 2.x 中，需要進行較小的修改：

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)

在 Python 2.x 中，使用 iteritems() 函數取代 items() 來迭代字典中的鍵值對。

透過利用此方法，您可以輕鬆建立包含不同長度陣列的列的資料框，確保資料正確對齊和處理。