1
への私が共有および非共有キーを持つ2つの辞書を持っているとしましょう:連結する辞書パンダのデータフレーム
d1 = {'a': 1, 'b': 2}
d2 = {'b': 4, 'c': 3}
私はワンホットenodingに似だデータフレームにそれらを連結するだろうか?あなたが表示されているものと同じ結果をしたい場合は
a b c
1 2
4 3
への私が共有および非共有キーを持つ2つの辞書を持っているとしましょう:連結する辞書パンダのデータフレーム
d1 = {'a': 1, 'b': 2}
d2 = {'b': 4, 'c': 3}
私はワンホットenodingに似だデータフレームにそれらを連結するだろうか?あなたが表示されているものと同じ結果をしたい場合は
a b c
1 2
4 3
...
pd.DataFrame([d1, d2], dtype=object).fillna('')
a b c
0 1 2
1 4 3
あなたがゼロで欠損値を記入しておきたい場合はint
dtype
...
pd.concat(dict(enumerate(map(pd.Series, [d1, d2])))).unstack(fill_value=0)
a b c
0 1 2 0
1 0 4 3
コメントでOPによって指摘されたように、
pd.DataFrame([d1, d2], dtype=object).fillna(0).astype(int)
a b c
0 1 2 0
1 0 4 3
ありがとう! ex2のためにこれはしませんか? pd.DataFrame([d1、d2]、dtype)を追加します。pd.DataFrame([d1、d2]、dtype = object).fillna(0) –
=オブジェクト).fillna(0).astype(int) ' – piRSquared