[Python] array로 묶여 있는 데이터 table 형식으로 변환하기

2개의 ARRAY 배열을 인자순서대로 맵핑하여 컬럼과 행으로 이뤄진 TABLE 형식으로 변환하는 방법에 대해 알아 보도록 하겠습니다. 

 

해결방법 

각 ARRAY 를 LIST로 변환한 다음

두개의 LIST를 ZIP 함수로 이용해서 DICTIONARY 형태로 변환합니다.

그런 다음에 DICTIONARY를 TABLE 형식인 DATAFRAME으로 변환합니다. 

 

정리하면 각 ARRAY > LIST > LIST ZIP (KEY_LIST, VAL_LIST) > DICTIONARY > DATAFRAME 순서 입니다. 

Sample Data

col_array	val_array
['col1','col2', 'col3', 'col4', 'col5']	['val1', 'val2', 'val3', 'val4', 'val5']

 

Result 

col1	col2	col3	col4	col5
val1	val2	val3	val4	val5

 

Code

import pandas as pd

data  = {'col_array': [['col1','col2', 'col3', 'col4', 'col5']],
         'val_array': [['val1', 'val2', 'val3', 'val4', 'val5']]}
sample_data = pd.DataFrame(data=data)

for index, row in sample_data.iterrows():
    col_list = row['col_array'] ## type : <class 'list'>
    print(col_list) ## ['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5']
    val_list = row['val_array'] ## type :  <class 'list'>
    print(val_list) ## ['val1', 'val2', 'val3', 'val4', 'val5']

    df_dict = dict(zip(col_list, val_list)) ## type : <class 'list'> -> <class 'dict'>
    print(df_dict) ## {'col1': 'val1', 'col2': 'val2', 'col3': 'val3', 'col4': 'val4', 'col5': 'val5'}


result_data = pd.DataFrame([df_dict]) ## type : <class 'dict'> -> <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

print(type(result_data))  ## <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
print(result_data)  
 
##   col1  col2  col3  col4  col5
##0  val1  val2  val3  val4  val5

 

HOXY ..

다음과 같은 ERROR가 발생했나요?

ValueError: If using all scalar values, you must pass an index

 

해결방법 알아보기

[Python] ValueError: If using all scalar values, you must pass an index