字典到Python中的DataFrame

我从这里检查了很多问题，但这与我的问题并不完全相同。

让我们创建一个虚拟字典来描述我的问题。

dictionary = {12: {1,2,4,6,8,12,16,65,13,644,653,23}, 15:{10,20,30,23,56,6,8,}, 17:{4,7,11,12,19}, 20:{40,54,123,545,234}}

这里的键是 userid，值是 location-id。

我的目标是创建一个这样的数据框

userid locationid
12        1
12        2
12        4
...       ...
15        20
15        30
15        23
...       ...
17         4
17         7
17         11
...        ...
20         40
20         54
...       ...

我的解决方案

for dictkey in range(len(dictionary.keys())): 
        lids = list(np.array(list(dictionary.values())[dictkey]).item())
        userid = np.array(list(dictionary.keys())[dictkey])
        userid = userid.reshape(1,1)
        df= pd.DataFrame(userid, columns =['userid'])
        df['locationid'] = lids  

但它不起作用。我应该如何处理这个问题？我无法解决

注意：通常我的真实数据集很大。

回答

pd.Series(dictionary).map(list).explode()

12      1
12      2
12     65
12      4
12    644
12      6
12      8
12     12
12     13
12    653
12     16
12     23
15      6
15      8
15     10
15     20
15     23
15     56
15     30
17      4
17      7
17     11
17     12
17     19
20    545
20     40
20    234
20     54
20    123
dtype: object

pd.Series(dictionary).explode()