複数のリストを含むPython辞書とパンダデータフレーム

Question

複数のリスト値と1つの文字列を1つのデータフレームに含む辞書を取得しようとしています。ここで

iはデータフレームに取得しようとしている情報です：キーで表さ

{'a': ['6449.70000', '1', '1.000'], 
'b': ['6446.40000', '1', '1.000'], 
'c': ['6449.80000', '0.04879000'], 
'h': ['6449.90000', '6449.90000'], 
'l': ['6362.00000', '6120.30000'], 
'o': '6442.30000', 
'p': ['6413.12619', '6353.50910'], 
't': [5272, 16027], 
'v': ['1299.86593468', '4658.87787321']} 

3つの値を「」すべてが自分の名前を持って、B1その後、A1、A2およびA3を言う、B2 、そしてb3 ..できれば私はそれを自分で定義したいと思う。これはすべての情報に適用されます。したがって、19の列があるはずです。

私はこれについてたくさん読んでいます。

• Take multiple lists into dataframe
• https://pythonprogramming.net/data-analysis-python-pandas-tutorial-introduction/
• http://pbpython.com/pandas-list-dict.html
• ビデオチュートリアルユーチューブ私が参加し、その後、forループでそれを谷反復別のデータフレームを構築し、できると思いますこれらの測定値に基づいて

/それらをマージします。しかし、それは私が思うより多くの仕事が必要と思われる。

Python 3.6を使用してこれを行う最も効率的な方法は/読み取り可能な/論理ですか？

Answer 1

は、純粋なPythonでクリーンアップでください：

colnames = [] 
values = [] 
for key,value in d.iteritems(): 
    if type(value) == list: 
     for c in range(len(value)): 
      colnames.append(key + str(c+1)) 
     values += value 
    else: 
     colnames.append(key + '1') 
     values.append(value) 

df = pd.DataFrame(values, index = colnames).T