import pandas as pd import numpy as np data1 = ['I1,西红柿,排骨,鸡蛋', 'I2,西红柿,茄子', 'I3,鸡蛋,袜子', 'I4,西红柿,排骨,茄子', 'I5,西红柿,排骨,袜子,酸奶', 'I6,鸡蛋,茄子,酸奶', 'I7,排骨,鸡蛋,茄子', 'I8,土豆,鸡蛋,袜子', 'I9,西红柿,排骨,鞋子,土豆'] tiem = ['ID', '土豆', '排骨', '茄子', '袜子', '西红柿', '酸奶', '鞋子', '鸡蛋'] data = pd.DataFrame(data1, columns=['raw']) data[['ID'] + tiem[1:]] = data['raw'].str.split(',', expand=True).rename(columns=dict(enumerate(tiem))) data = data.drop(columns=['raw']) D = dict() for t in tiem[1:]: z = np.zeros((len(data))) for k in range(len(data)): if t.lower() in data.iloc[k, 1:].str.lower().values: z[k] = 1 D.setdefault(t, z.tolist()) Data = pd.DataFrame(D, columns=tiem[1:]) Data.insert(0, 'ID', data['ID']) print(Data)这个代码为什么会出现 Columns must be same length as key这个问题怎么改

可以在生成Dataframe时，对于字典D中的每个值进行长度检查，以确保每个值的长度与Dataframe的列数相同，如果不同则需要进行填充或截断操作。可以使用`pd.Series()`将字典中的值转化为Series对象，并设置Series对象的index为Dataframe的列名，然后使用`pd.concat()`函数将多个Series对象按列合并为Dataframe。具体代码如下：

import pandas as pd 
import numpy as np 

data1 = ['I1,西红柿,排骨,鸡蛋', 'I2,西红柿,茄子', 'I3,鸡蛋,袜子', 'I4,西红柿,排骨,茄子', 'I5,西红柿,排骨,袜子,酸奶', 'I6,鸡蛋,茄子,酸奶', 'I7,排骨,鸡蛋,茄子', 'I8,土豆,鸡蛋,袜子', 'I9,西红柿,排骨,鞋子,土豆'] 
tiem = ['ID', '土豆', '排骨', '茄子', '袜子', '西红柿', '酸奶', '鞋子', '鸡蛋'] 
data = pd.DataFrame(data1, columns=['raw']) 
data[['ID'] + tiem[1:]] = data['raw'].str.split(',', expand=True).rename(columns=dict(enumerate(tiem))) 
data = data.drop(columns=['raw']) 

D = dict() 
for t in tiem[1:]: 
    z = np.zeros((len(data))) 
    for k in range(len(data)): 
        if t.lower() in data.iloc[k, 1:].str.lower().values: 
            z[k] = 1 
    D.setdefault(t, z.tolist()) 

# 将字典D中的值转化为Series对象，并设置Series对象的index为Dataframe的列名
series_list = [pd.Series(D[col], name=col) for col in tiem[1:]]
# 使用pd.concat()函数将多个Series对象按列合并为Dataframe
Data = pd.concat([pd.Series(data['ID'], name='ID')]+series_list, axis=1)

print(Data)

这样就能够避免出现"Columns must be same length as key"的问题了。