非对称字典是指字典中的每个键对应的值的数据结构不一致。将非对称字典转换为pandas DataFrame可以通过以下步骤实现:
import pandas as pd
data = {
'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'age': [25, 30],
'gender': ['Female', 'Male', 'Male'],
'country': ['USA', 'Canada', 'UK']
}
在上述示例中,'name'键对应的值是一个包含3个元素的列表,'age'键对应的值是一个包含2个元素的列表,'gender'和'country'键对应的值是包含3个元素的列表。
df = pd.DataFrame(data)
这将创建一个DataFrame对象,其中每个键对应的值将成为DataFrame的一列。由于非对称字典中的值的长度不一致,pandas会自动用NaN填充缺失的值。
print(df)
输出结果如下:
name age gender country
0 Alice 25.0 Female USA
1 Bob 30.0 Male Canada
2 Charlie NaN Male UK
在转换后的DataFrame中,每个键对应的值成为了DataFrame的一列,缺失的值用NaN表示。
通过以上步骤,我们成功将非对称字典转换为pandas DataFrame。这种转换适用于需要将非对称字典中的数据进行分析、处理和可视化的场景。
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