ディクショナリの値を複数の列に分けても、それらをプロットすることはできますか？

Question

辞書の値を複数の列に分け、それらをプロットすることができます。現時点では、すべての値が1つの列にあります。 具体的には、私は値のリストのすべての異なる値を分割したいと思います。最長リストの値の量を列の量として使用します。だから、短いリストのすべてについては、「NA」のようなものでギャップを埋めたいので、私はまだそれを海底にプロットすることができます。

これは私が使用した辞書です：

dictio = {'seq_7009': [6236.9764, 6367.049999999999], 'seq_418': [3716.3642000000004, 3796.4124000000006], 'seq_9143_unamb': [4631.958999999999], 'seq_2888': [5219.3359, 5365.4089], 'seq_1101': [4287.7417, 4422.8254], 'seq_107': [5825.695099999999, 5972.8073], 'seq_6946': [5179.3118, 5364.420900000001], 'seq_6162': [5531.503199999999, 5645.577399999999], 'seq_504': [4556.920899999999, 4631.959], 'seq_3535': [3396.1715999999997, 3446.1969999999997, 5655.896546], 'seq_4077': [4551.9108, 4754.0073,4565.987654,5668.9999976], 'seq_1626_unamb': [3724.3894999999998]} 

これは、データフレームのためのコードです：助けを事前に

df = pd.Series(dictio) 
test=pd.DataFrame({'ID':df.index, 'Value':df.values}) 


seq_107  [5825.695099999999, 5972.8073] 
seq_1101 [4287.7417, 4422.8254] 
seq_1626_unamb [3724.3894999999998] 
seq_2888 [5219.3359, 5365.4089] 
seq_3535 [3396.1715999999997, 3446.1969999999997, 5655.... 
seq_4077 [4551.9108, 4754.0073, 4565.987654, 5668.9999976] 
seq_418  [3716.3642000000004, 3796.4124000000006] 
seq_504  [4556.920899999999, 4631.959] 
seq_6162 [5531.503199999999, 5645.577399999999] 
seq_6946 [5179.3118, 5364.420900000001] 
seq_7009 [6236.9764, 6367.049999999999] 
seq_9143_unamb [4631.958999999999] 

ありがとう！

Answer 1

Valueカラムをリストのリストに変換し、新しいデータフレームにリロードします。その後、plotに電話してください。このような何か -

df = pd.DataFrame(test.Value.tolist(), index=test.ID) 
df 

         0   1   2   3 
ID                
seq_107   5825.6951 5972.8073   NaN   NaN 
seq_1101  4287.7417 4422.8254   NaN   NaN 
seq_1626_unamb 3724.3895  NaN   NaN   NaN 
seq_2888  5219.3359 5365.4089   NaN   NaN 
seq_3535  3396.1716 3446.1970 5655.896546   NaN 
seq_4077  4551.9108 4754.0073 4565.987654 5668.999998 
seq_418   3716.3642 3796.4124   NaN   NaN 
seq_504   4556.9209 4631.9590   NaN   NaN 
seq_6162  5531.5032 5645.5774   NaN   NaN 
seq_6946  5179.3118 5364.4209   NaN   NaN 
seq_7009  6236.9764 6367.0500   NaN   NaN 
seq_9143_unamb 4631.9590  NaN   NaN   NaN 

df.plot()