Dict de preenchimento com valores de NA para permitir a conversão em dataframe de pandas
Eu tenho um ditado que contém valores calculados em diferentes intervalos de tempo, o que significa que eles começam em datas diferentes. Por exemplo, os dados que tenho podem se parecer com o seguinte:
Date col1 col2 col3 col4 col5
01-01-15 5 12 1 -15 10
01-02-15 7 0 9 11 7
01-03-15 6 1 2 18
01-04-15 9 8 10
01-05-15 -4 7
01-06-15 -11 -1
01-07-15 6
Onde cada cabeçalho é a chave e cada coluna de valores é o valor de cada chave (estou usando umdefaultdict(list)
por esta). Quando tento correrpd.DataFrame.from_dict(d)
É compreensível que eu receba um erro informando que todas as matrizes devem ter o mesmo comprimento. Existe uma maneira fácil / trivial de preencher ou preencher os números para que a saída acabe sendo o seguinte quadro de dados?
Date col1 col2 col3 col4 col5
01-01-15 5 12 1 -15 10
01-02-15 7 0 9 11 7
01-03-15 NaN 6 1 2 18
01-04-15 NaN 9 8 10 NaN
01-05-15 NaN -4 NaN 7 NaN
01-06-15 NaN -11 NaN -1 NaN
01-07-15 NaN 6 NaN NaN NaN
Ou terei que fazer isso manualmente com cada lista?
Aqui está o código para recriar o dicionário:
import pandas as pd
from collections import defaultdict
d = defaultdict(list)
d["Date"].extend([
"01-01-15",
"01-02-15",
"01-03-15",
"01-04-15",
"01-05-15",
"01-06-15",
"01-07-15"
]
d["col1"].extend([5, 7])
d["col2"].extend([12, 0, 6, 9, -4, -11, 6])
d["col3"].extend([1, 9, 1, 8])
d["col4"].extend([-15, 11, 2, 10, 7, -1])
d["col5"].extend([10, 7, 18])