如何在Polars中将字典转换为长格式DataFrame？

当然可以在Polars中实现字典到长格式DataFrame的转换，以下是两种简洁的实现方式，对应你给出的输入和期望输出：

方法一：直接利用字典的items()构造DataFrame #

这是最直接的方式，将字典的键值对作为行数据传入pl.DataFrame，同时指定列名：

import polars as pl

input_ = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
df = pl.DataFrame(input_.items(), schema=["col_0", "col_1"])

执行后得到的DataFrame与你期望的格式完全一致：

┌───────┬───────┐
│ col_0 ┆ col_1 │
│ ---   ┆ ---   │
│ str   ┆ i64   │
╞═══════╪═══════╡
│ a     ┆ 1     │
│ b     ┆ 2     │
│ c     ┆ 3     │
└───────┴───────┘

方法二：先转宽表再熔化为长表 #

如果你习惯类似Pandas的思路，也可以先将字典转为宽格式DataFrame，再用melt方法转换为长格式：

import polars as pl

input_ = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
df = pl.DataFrame(input_).melt(variable_name="col_0", value_name="col_1")

这种方式同样能得到目标结果。

对比你使用的Pandas代码：

pd.DataFrame.from_dict(input_, orient="index").reset_index()

Polars的实现逻辑更直观，代码也更简洁。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者dave-edison