如何解决将字典列表转换为数据框时处理缺失值
在将 list
的 dictionaries
转换为 Pandas dataframe
时,有没有办法处理缺失值?有时 dictionary
条目的顺序不同,所以我必须分别处理每一列。
这是一个例子:
p = [
{'c': 53.13,'n': 1,'t': 1575050400000},{'t': 1575048600000,'c': 53.11}
]
这是我一直在尝试的:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([{
"c": t["c"],"n": t["n"],"t": t['t']}
for t in p])
我得到一个 KeyError: 'n'
,因为第二个 dictionary
中缺少 'n' 的条目。是否有一种处理方法,只需在条目丢失时输入 NaN
?
解决方法
您可以从 p
实例化一个 DataFrame 作为参数:
df = pd.DataFrame(p)
df
输出:
c n t
0 53.13 1.0 1575050400000
1 53.11 NaN 1575048600000
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