Pandas：行と列と入力値を動的に追加する

Question

特定の親URLに対してn個の子URLを繰り返し取得する大規模なデータセットを使用しています。

私は当初データを記録するためにExcelを使用しました（実際に私のコードをテストしてください）。しかし、その後、出力データが膨大なので、そのアイデアは価値がないことがわかりました。例えば

： 私は2つのデータセットがあります。

amazon.com: ['a','b','c','d','e'] 
a   : ['k','j','e','f'] 

• をここで最初のケースでは、amazon.comは、親URLであると値のリストは、それが子供のURLですです。
• 次の場合、aは親URLになり、値のリストはその子URLになります。

今、私が実際に必要とするものは次のようにデータフレームを取得することです：1が問題今a is the child of amazon.com

を言うショーに値であると想定できる場合

   a b c d e k j f 
amazon.com 1 1 1 1 1 
    a        1 1 1 1 

I」を受賞しています上記のようなデータがあります。私はウェブサイトをクロールすると動的に取得されます。

ので、フローは次のようになります。

Open a website URL 
records the URL (parent URL - this is where we get the URL) 
records all the URLs present in the page (child URL - this is where we get all the child URLs corresponding to the parent URL and hence can populate our list/dictionary and hence the dataframe) 

ようには重複の列ヘッダーが見つからない、気づいたことができます。

誰かが私を助けてくれますか？これは役立つだろう

Answer 1

希望：

xx = { 
    'amazon.com': ['a','b','c','d','e'], 
    'a'   : ['k','j','e','f'] 
} 
all_vals = [item for key,items in xx.items() for item in items] 
all_vals = sorted(set(all_vals)) 
df = pd.DataFrame(index=xx.keys(),columns=all_vals) 

def is_exist(idx,col): 
    ret = col in xx[idx] 
    return int(ret) 

for idx in df.index: 
    for col in df.columns: 
     df.loc[idx, col] = is_exist(idx, col) 

df