我有一个包含许多行的文件。我正在阅读每一行，分割每个单词/数字并存储在列表中。在此之后，我试图将此列表转换为1列熊猫数据帧。
但是在运行我的代码后，我只得到一行满是列表。我需要的是 1列，行数可变 有一些价值。
这是我写的代码片段：
for line1 in file:
test_set=[]
test_set.append(next(file).split())
df1 = DataFrame({'test_set': [test_set]})
我的 产量 是这样的：
test_set
0 [[1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0]]
但我想要的是：
test_set
0 1
1 0
2 0
3 0
4 0
5 0
6 1
7 1
8 1
9 0
有什么建议我做错了或者我该如何实现？谢谢。
输入数据样本代码段
id1 id2 id3 id4
0 1 0 1
1 1 0 0
id10 id5 id6 id7
1 1 0 1
1 0 0 1
.
.
.
你想要这个：
df1 = DataFrame({'test_set': test_set})
没有必要将列表再次包装在另一个列表中，通过这样做，您可以有效地说明您的df数据是一个包含单个元素的列表，这是另一个列表。
编辑
查看输入数据，您只需加载它，然后将df构造为单列，如下所示：
In [134]:
# load the data
import io
import pandas as pd
t="""id1 id2 id3 id4
0 1 0 1
1 1 0 0"""
df = pd.read_csv(io.StringIO(t), sep='\s+')
df
Out[134]:
id1 id2 id3 id4
0 0 1 0 1
1 1 1 0 0
现在转置df并执行列表理解，这将构建您的列表并使用它们连接它们 pd.concat：
In [142]:
pd.concat([df.T[x] for x in df.T], ignore_index=True)
Out[142]:
0 0
1 1
2 0
3 1
4 1
5 1
6 0
7 0
dtype: int64
这应该没问题：
df1 = DataFrame({'test_set': test_set})
test_set已经是一个列表，你不必遍历它，所以你可以将它作为一个值添加到pandas中。
print df1
test_set
0 1
1 0
2 0
3 0
4 0
5 0
6 1
7 1
8 1
9 0
结果我只需添加这个
df1 = DataFrame({'test_set': value for value in test_set})
但我仍然希望得到一个成本较低的答案，因为这也会增加复杂性的另一个因素或'n'，这是不够好的。