Question

假设我的Dict定义如下：

x = Dict{AbstractString,Array{Integer,1}}("A" => [1,2,3], "B" => [4,5,6])

我想将其转换为DataFrame对象（来自DataFrames模块）。构造DataFrame具有与构造字典类似的语法。例如，上面的字典可以手动构造为数据框，如下所示：

DataFrame(A = [1,2,3], B = [4,5,6])

我还没有找到从字典到数据框的直接方法，但我认为可以利用语法相似性并编写宏来执行此操作。以下内容根本不起作用，但它说明了我想到的方法：

macro dict_to_df(x)
    typeof(eval(x)) <: Dict || throw(ArgumentError("Expected Dict"))
    return quote
        DataFrame(
            for k in keys(eval(x))
                @eval ($k) = $(eval(x)[$k])
            end
        )
    end
end

我也尝试将其编写为函数，当所有字典值具有相同的长度时，它都能正常工作：

function dict_to_df(x::Dict)
    s = "DataFrame("
    for k in keys(x)
        v = x[k]
        if typeof(v) <: AbstractString
            v = string('"', v, '"')
        end
        s *= "$(k) = $(v),"
    end
    s = chop(s) * ")"
    return eval(parse(s))
end

对此有更好，更快或更惯用的方法吗？

Answer 1

另一种方法可能是

DataFrame(Any[values(x)...],Symbol[map(symbol,keys(x))...])

获取类型以访问正确的构造函数有点棘手。要获取DataFrame的{{1}}的构造函数列表，我使用了methods(DataFrame)。

创建DataFrame的DataFrame(a=[1,2,3])方式使用关键字参数。要对关键字参数使用splatting（...），键必须是符号。在示例x中有字符串，但这些字符串可以转换为符号。在代码中，这是：

DataFrame(;[symbol(k)=>v for (k,v) in x]...)

最后，如果x最初带有符号，事情会更清晰。然后代码就会出现：

x = Dict{Symbol,Array{Integer,1}}(:A => [1,2,3], :B => [4,5,6])
df = DataFrame(;x...)

在Julia中将Dict转换为DataFrame

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