如何從數組長度不均勻的字典建構 Pandas DataFrame？

從具有不均勻數組長度的字典構造 DataFrame

在 Pandas 中處理具有不等長度數組的字典需要量身定制的方法。當嘗試建立一個DataFrame，其中每一列代表字典中的一個陣列時，可能會遇到ValueError：「陣列必須具有相同的長度。」

利用系列物件

來規避此問題問題，我們利用Pandas 的Series 對象，它可以保存不同長度的陣列。透過將每個字典值轉換為 Series，我們可以有效地儲存數組，而不管數組的長度如何。以下程式碼片段示範了這種方法：

保留缺失值

處理不同長度的陣列時，通常會遇到缺失值，即較短的陣列無法填充剩餘的單元格。預設情況下，Pandas 使用 NaN（非數字）值填入這些空白。此行為保留原始數據，同時提供一致的分析結構。

設定缺失值處理

如果需要，您可以使用 DataFrame 中的 Missing_values 參數自訂缺失值的處理（ ) 建構子。例如，若要以零取代NaN 取代缺失值，您可以指定missing_values=0，如下所示：

範例輸出

以下輸出說明了使用該方法建立的DataFrame如上所述：

如您所觀察到的，較短的陣列會在對應的單元格中產生NaN 值，從而提供數據的全面表示，同時保持所需的表格格式。

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