将元组为键、数组为值的字典转换为非键索引的pandas DataFrame

完整代码 #

import pandas as pd
import numpy as np

# 原始字典（注意不要使用dict作为变量名，避免覆盖内置关键字）
data_dict = {(0, 6): np.array([[1, 2, 3, 0, 1 ,1]]),
             (0, 9): np.array([[1, 2, 3, 0, 1, 1]])}

# 遍历字典构造行数据
row_list = []
for tuple_key, value_arr in data_dict.items():
    # 将二维数组展平，和元组键组合为单条记录
    current_row = [tuple_key] + value_arr.flatten().tolist()
    row_list.append(current_row)

# 生成DataFrame，自定义列名，默认使用0开始的序列作为索引
df = pd.DataFrame(row_list, columns=['Key', 'v1', 'v2', 'v3', 'v4', 'v5', 'v6'])

结果说明 #

最终生成的df结构如下：

• 第一列为Key，存储原字典的元组键
• 后续v1到v6列依次对应数组内的6个数值
• 索引为默认的0、1序列，不会使用原字典的键作为索引

注意事项：不要直接用dict作为变量名，它是Python的内置类型关键字，重名会导致后续调用字典相关功能时报错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者johnadem