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python-3.x - 如何继续向现有数据框添加数据框？

问题描述

我的输入是列表列表。我正在尝试将每个子列表转换为具有两列的数据框，然后将所有数据框一起转换。

我在该列表中有大约 80 多个子列表，以下只是一个示例：

[[('04-24-2019 18:51:54:629', 'a'),
  ('04-24-2019 18:51:54:790', 'p'),
  ('04-24-2019 18:51:54:934', 'p'),
  ('04-24-2019 18:51:55:65', 'l'),
  ('04-24-2019 18:51:55:157', 'e'),
  ('04-24-2019 18:51:57:710', 'b'),
  ('04-24-2019 18:51:57:862', 'o'),
  ('04-24-2019 18:51:58:501', 'backspace'),
  ('04-24-2019 18:51:59:368', 'e'),
  ('04-24-2019 18:51:59:507', 'e'),
  ('04-24-2019 18:51:59:800', 's'),
  ('04-24-2019 18:52:05:502', 'backspace')],
 [('04-24-2019 18:51:54:629', 'a'),
  ('04-24-2019 18:51:54:790', 'p'),
  ('04-24-2019 18:51:54:934', 'p'),
  ('04-24-2019 18:51:55:65', 'l'),
  ('04-24-2019 18:51:55:157', 'e'),
  ('04-24-2019 18:51:57:710', 'b'),
  ('04-24-2019 18:51:57:862', 'o'),
  ('04-24-2019 18:51:58:501', 'backspace'),
  ('04-24-2019 18:51:59:368', 'e'),
  ('04-24-2019 18:51:59:507', 'e'),
  ('04-24-2019 18:51:59:800', 's'),
  ('04-24-2019 18:52:05:502', 'backspace')],
 [('04-24-2019 18:51:54:629', 'a'),
  ('04-24-2019 18:51:54:790', 'p'),
  ('04-24-2019 18:51:54:934', 'p'),
  ('04-24-2019 18:51:55:65', 'l'),
  ('04-24-2019 18:51:55:157', 'e'),
  ('04-24-2019 18:51:57:710', 'b'),
  ('04-24-2019 18:51:57:862', 'o'),
  ('04-24-2019 18:51:58:501', 'backspace'),
  ('04-24-2019 18:51:59:368', 'e'),
  ('04-24-2019 18:51:59:507', 'e'),
  ('04-24-2019 18:51:59:800', 's'),
  ('04-24-2019 18:52:05:502', 'backspace')]]

这是将原始数据转换为列表列表 -

org_time_list = []
for x in range(len(data)):
    dd = (data[x]["input_clicks"])      
    org_time_list.append(list(dd.items()))
org_time_list

这是试图将每个子列表转换为数据框并将这些数据框附加在一起 ​​-

df_3 = pd.DataFrame()
for x in org_time_list:
    for y in x:
        df_3.append(pd.DataFrame((y), columns=['Date', 'DateValue']))
df_3

我期望有一个数据框，其中包含列表列表中的所有数据，只有两列。以下是子列表的示例。

Date    DateValue
0   04-24-2019 18:51:54:629 a
1   04-24-2019 18:51:54:790 p
2   04-24-2019 18:51:54:934 p
3   04-24-2019 18:51:55:65  l
4   04-24-2019 18:51:55:157 e
5   04-24-2019 18:51:57:710 b
6   04-24-2019 18:51:57:862 o
7   04-24-2019 18:51:58:501 backspace
8   04-24-2019 18:51:59:368 e
9   04-24-2019 18:51:59:507 e
10  04-24-2019 18:51:59:800 s
11  04-24-2019 18:52:05:502 backspace

标签： python-3.x

解决方案

尝试使用这种简单的方法：

import functools
import operator

temp_data = functools.reduce(operator.concat, org_time_list) #flatten the list of lists
df_3 = pd.DataFrame(temp_data, columns=['Date', 'DateValue'])

如果您可以展示原始数据的外观，我认为也可以避免第一个循环。

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