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python - 将包含 30 个字典的 5 个列表压缩到单个数据帧中

问题描述

我有 5 个列表，每个列表包含 30 个字典。每个字典都有两个键值对，team_name 和 fd_points，它们表示每场比赛球队放弃了多少分给对方位置，例如：

point_guards = [
{'team_name': 'NOR', 'fd_points': '56.15'},
{'team_name': 'ORL', 'fd_points': '53.72'},
] 

shooting_guards = [
{'team_name': 'NOR', 'fd_points': '57.13'},
{'team_name': 'ORL', 'fd_points': '43.72'},
]

我想将所有这些列表压缩成一个数据框，我将把它写入一个 csv，其中最终产品将每个团队名称显示为跨 5 列的行，每列代表团队放弃每个相对位置的点数。

NOR, PG_points, SG_points, SF_points, PF_points, C_points
ORL, PG_points, SG_points, SF_points, PF_points, C_points

如果有比将所有数据放入数据框中更好的方法，我愿意接受建议，我会抓取其他数据并将其放入数据框然后写入 csv，这就是我选择这条路线的原因.

标签： pythonpandasselenium

解决方案

除了您的 2 个字典列表之外，我还创建了另一个列表 - SF_points的来源：

sf_src = [
    {'team_name': 'NOR', 'fd_points': '44.01'},
    {'team_name': 'ORL', 'fd_points': '49.12'}]

第一步是创建单独的 DataFrame，包含以下 3 个列表：

pg = pd.DataFrame(point_gaurds).rename(columns={'fd_points': 'PG_points'}).set_index('team_name')
sg = pd.DataFrame(shooting_gaurds).rename(columns={'fd_points': 'SG_points'}).set_index('team_name')
sf = pd.DataFrame(sf_src).rename(columns={'fd_points': 'SF_points'}).set_index('team_name')

分别打印它们中的每一个。

注意：

  • fd_points列在每种情况下都已重命名为要出现在结果中的名称，
  • 在每种情况下，team_name都设置为索引。

然后，要创建一个“复合”DataFrame，运行：

result = pg.join(sg).join(sf)

要创建输出 CSV 文件，请运行：

result.to_csv()

结果是：

team_name,PG_points,SG_points,SF_points
NOR,56.15,57.13,44.01
ORL,53.72,43.72,49.12

在我看来，第一行（列名）需要显示每列的含义。如果要省略此行，请运行：

result.to_csv(header=False)

要获得“完整”结果，剩余 2 列：

  • 定义各自的“src”列表，
  • 从它们创建各自的 DataFrames，适当地重命名fd_points，列，
  • 添加.join(...)到生成结果DataFrame 的指令中。

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