comment convertir une liste en un pandas dataframe

J'ai le code suivant:

rows =[]
for dt in new_info:
    x =  dt['state']
    est = dt['estimates']

    col_R = [val['choice'] for val in est if val['party'] == 'Rep']
    col_D = [val['choice'] for val in est if val['party'] == 'Dem']

    incumb = [val['party'] for val in est if val['incumbent'] == True ]

    rows.append((x, col_R, col_D, incumb))

Maintenant, je veux convertir mes lignes de la liste dans un pandas bloc de données. La Structure de mes lignes de la liste est présentée ci-dessous et a ma liste de 32 entrées.

Quand je le convertir en une pandas trame de données, j'obtiens les entrées dans le bloc de données sous forme de liste. :

pd.DataFrame(rows, columns=["State", "R", "D", "incumbent"])

comment convertir une liste en un pandas dataframe

Mais je veux que mon bloc de données comme ceci

comment convertir une liste en un pandas dataframe

La nouvelle info variable ressemble à ceci
comment convertir une liste en un pandas dataframe

source d'informationauteur Elizabeth Susan Joseph

pandas python

Puisque vous l'esprit les objets dans les colonnes de listes, je voudrais utiliser un générateur pour supprimer les listes d'emballage de vos articles:

import pandas as pd
import numpy as np
rows = [(u'KY', [u'McConnell'], [u'Grimes'], [u'Rep']),
        (u'AR', [u'Cotton'], [u'Pryor'], [u'Dem']),
        (u'MI', [u'Land'], [u'Peters'], [])]

def get(r, nth):
    '''helper function to retrieve item from nth list in row r'''
    return r[nth][0] if r[nth] else np.nan

def remove_list_items(list_of_records):
    for r in list_of_records:
        yield r[0], get(r, 1), get(r, 2), get(r, 3)

Le générateur fonctionne de la même façon à cette fonction, mais au lieu de matérialiser une liste inutilement dans la mémoire comme une étape intermédiaire, il vient passe à chaque ligne, qui serait dans la liste, pour le consommateur, la liste des lignes:

def remove_list_items(list_of_records):
    result = []
    for r in list_of_records:
        result.append((r[0], get(r, 1), get(r, 2), get(r, 3)))
    return result

Puis composez votre DataFrame transmettre vos données à travers le générateur, le (ou la version de liste, si vous le souhaitez).

>>> df = pd.DataFrame.from_records(
        remove_list_items(rows), 
        columns=["State", "R", "D", "incumbent"])
>>> df
  State          R       D incumbent
0    KY  McConnell  Grimes       Rep
1    AR     Cotton   Pryor       Dem
2    MI       Land  Peters       NaN

Ou vous pouvez utiliser une compréhension de liste ou d'un générateur d'expression (illustré) pour faire essentiellement le même:

>>> df = pd.DataFrame.from_records(
      ((r[0], get(r, 1), get(r, 2), get(r, 3)) for r in rows), 
      columns=["State", "R", "D", "incumbent"])

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Vous pouvez utiliser certaines construit en python liste de manipulation et de faire quelque chose comme:
```
df['col1'] = df['col1'].apply(lambda i: ''.join(i))
```
qui va produire:
```
    col1 col2
0    a  [d]
1    b  [e]
2    c  [f]
```
Évidemment col2 n'a pas été formatée pour montrer le contraste.

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Comme demandé par l'OP, si vous souhaitez mettre en place un apply(lambda...) à toutes les colonnes, alors vous pouvez soit définir explicitement chaque colonne d'une ligne qui ressemble à celui ci-dessus en remplaçant 'col1' avec chacun des noms de colonnes que vous souhaitez modifier ou vous pouvez simplement faire une boucle sur les colonnes comme ceci:

si vous avez une trame de données de type
```
x = [['a'],['b'],['c'],['d']]
y = [['e'],['f'],['g'],['h']]
z = [['i'],['j'],['k'],['l']]

df = pd.DataFrame({'col1':x, 'col2':y, 'col3':z})
```
alors vous pouvez faire une boucle sur les colonnes
```
for col in df.columns:
    df[col] = df[col].apply(lambda i: ''.join(i))
```
qui transforme un bloc de données qui commence comme:
```
   col1 col2 col3
0  [a]  [e]  [i]
1  [b]  [f]  [j]
2  [c]  [g]  [k]
3  [d]  [h]  [l]
```
et devient
```
    col1 col2 col3
0    a    e    i
1    b    f    j
2    c    g    k
3    d    h    l
```

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