使用不同长度的数组从字典创建数据帧

提出的挑战是生成一个包含由不同长度的 numpy 数组组成的列的数据帧从字典中提取的值。为了实现这一点，让我们探索使用Python的解决方案。

在Python 3.x及更高版本中，可以使用以下代码片段：

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)

此代码创建一个包含“A”、“B”和“C”列的数据框，每个列保存字典中相应的 numpy 数组值。如果数组的长度不同，它会自动对齐它们，并使用 NaN 值作为填充来扩展较短的数组。

在 Python 2.x 中，需要进行较小的修改：

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() 函数代替 items() 来迭代字典中的键值对。

通过利用这种方法，您可以方便地创建包含不同长度数组的列的数据框，确保数据正确对齐和处理。