字典到数据帧存在/absen

Question

从二维字典中，如何将其转换为数据帧或存在/不存在矩阵，其中值在列表中）是列，键是行名称？ 在一个列表中累积值，我的目标是将它们组织成一个矩阵。在

我一直在尝试，但没有成功：

values = set()

for genome, info in dict_cluster.items():
    for v in info:
        #t = [genome, ([v for v in info])]
        t = [genome,v]
    print pd.DataFrame(t)

输入：

^{pr2}$

输出：

^{3}$

我的输出是：

                 0
0  GCF_900068895.1
1  transatpks-nrps
                 0
0  GCA_002415165.1
1      thiopeptide
                 0
0  GCA_000367685.2
1       t1pks-nrps
                 0
0  GCA_002732135.1
1       t1pks-nrps

Answer 1

将^{}与dictionary comprehension一起使用并分配给DataFrame：

from collections import Counter

df = pd.DataFrame({k:Counter(v) for k, v in d.items()}).T.fillna(0).astype(int)
print (df)

   arylpolyene  hserlactone  hserlactone-arylpolyene  nrps  siderophore  \
A            1            2                        0     1            1   
B            0            1                        1     1            1   
C            0            0                        0     3            1   
D            0            0                        0     1            1   

   t1pks-nrps  terpene  thiopeptide  transatpks-nrps  
A           1        1            1                1  
B           0        0            1                0  
C           2        0            0                0  
D           1        0            0                0  

编辑：

对于指示符值，使用^{}：

^{pr2}$

---

from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer

mlb = MultiLabelBinarizer()
df = pd.DataFrame(mlb.fit_transform(d.values()),columns=mlb.classes_, index=d.keys())
print (df)
   arylpolyene  hserlactone  hserlactone-arylpolyene  nrps  siderophore  \
A            1            1                        0     1            1   
B            0            1                        1     1            1   
C            0            0                        0     1            1   
D            0            0                        0     1            1   

   t1pks-nrps  terpene  thiopeptide  transatpks-nrps  
A           1        1            1                1  
B           0        0            1                0  
C           1        0            0                0  
D           1        0            0                0