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假设我有一个嵌套字典 'user_dict' 的结构：

  • 级别 1： UserId（长整数）
  • 级别 2：类别（字符串）
  • 第 3 级：各种属性（浮点数、整数等）

例如，此字典的条目将是：

user_dict[12] = {
    "Category 1": {"att_1": 1, 
                   "att_2": "whatever"},
    "Category 2": {"att_1": 23, 
                   "att_2": "another"}}

中的每个项目都user_dict具有相同的结构，并且user_dict包含大量我想提供给 pandas DataFrame 的项目，从属性构造系列。在这种情况下，分层索引将对此有用。

具体来说，我的问题是是否存在一种方法来帮助 DataFrame 构造函数理解该系列应该从字典中“级别 3”的值构建？

如果我尝试类似：

df = pandas.DataFrame(users_summary)

“级别 1”（UserId）中的项目被视为列，这与我想要实现的目标相反（将 UserId 作为索引）。

我知道我可以在遍历字典条目后构建系列，但如果有更直接的方法，这将非常有用。一个类似的问题是询问是否可以从文件中列出的 json 对象构造 pandas DataFrame。

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7 回答 7

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pandas MultiIndex 由一个元组列表组成。因此，最自然的方法是重塑您的输入字典，使其键是与您需要的多索引值相对应的元组。然后，您可以pd.DataFrame.from_dict使用以下选项构建您的数据框orient='index'：

user_dict = {12: {'Category 1': {'att_1': 1, 'att_2': 'whatever'},
                  'Category 2': {'att_1': 23, 'att_2': 'another'}},
             15: {'Category 1': {'att_1': 10, 'att_2': 'foo'},
                  'Category 2': {'att_1': 30, 'att_2': 'bar'}}}

pd.DataFrame.from_dict({(i,j): user_dict[i][j] 
                           for i in user_dict.keys() 
                           for j in user_dict[i].keys()},
                       orient='index')


               att_1     att_2
12 Category 1      1  whatever
   Category 2     23   another
15 Category 1     10       foo
   Category 2     30       bar

另一种方法是通过连接组件数据框来构建您的数据框：

user_ids = []
frames = []

for user_id, d in user_dict.iteritems():
    user_ids.append(user_id)
    frames.append(pd.DataFrame.from_dict(d, orient='index'))

pd.concat(frames, keys=user_ids)

               att_1     att_2
12 Category 1      1  whatever
   Category 2     23   another
15 Category 1     10       foo
   Category 2     30       bar
于 2012-11-27T10:05:17.983 回答
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pd.concat接受字典。考虑到这一点，可以通过使用字典理解来构建将键映射到子帧的字典，从而在简单性和性能方面改进当前接受的答案。

pd.concat({k: pd.DataFrame(v).T for k, v in user_dict.items()}, axis=0)

或者，

pd.concat({
        k: pd.DataFrame.from_dict(v, 'index') for k, v in user_dict.items()
    }, 
    axis=0)


              att_1     att_2
12 Category 1     1  whatever
   Category 2    23   another
15 Category 1    10       foo
   Category 2    30       bar
于 2019-01-22T03:41:56.340 回答
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所以我过去也使用 for 循环来遍历字典，但我发现工作得更快的一件事是先转换为面板，然后再转换为数据框。假设你有一本字典 d

import pandas as pd
d
{'RAY Index': {datetime.date(2014, 11, 3): {'PX_LAST': 1199.46,
'PX_OPEN': 1200.14},
datetime.date(2014, 11, 4): {'PX_LAST': 1195.323, 'PX_OPEN': 1197.69},
datetime.date(2014, 11, 5): {'PX_LAST': 1200.936, 'PX_OPEN': 1195.32},
datetime.date(2014, 11, 6): {'PX_LAST': 1206.061, 'PX_OPEN': 1200.62}},
'SPX Index': {datetime.date(2014, 11, 3): {'PX_LAST': 2017.81,
'PX_OPEN': 2018.21},
datetime.date(2014, 11, 4): {'PX_LAST': 2012.1, 'PX_OPEN': 2015.81},
datetime.date(2014, 11, 5): {'PX_LAST': 2023.57, 'PX_OPEN': 2015.29},
datetime.date(2014, 11, 6): {'PX_LAST': 2031.21, 'PX_OPEN': 2023.33}}}

命令

pd.Panel(d)
<class 'pandas.core.panel.Panel'>
Dimensions: 2 (items) x 2 (major_axis) x 4 (minor_axis)
Items axis: RAY Index to SPX Index
Major_axis axis: PX_LAST to PX_OPEN
Minor_axis axis: 2014-11-03 to 2014-11-06

其中 pd.Panel(d)[item] 产生一个数据框

pd.Panel(d)['SPX Index']
2014-11-03  2014-11-04  2014-11-05 2014-11-06
PX_LAST 2017.81 2012.10 2023.57 2031.21
PX_OPEN 2018.21 2015.81 2015.29 2023.33

然后，您可以点击命令 to_frame() 将其转换为数据帧。我也使用 reset_index 将主轴和次轴转换为列，而不是将它们作为索引。

pd.Panel(d).to_frame().reset_index()
major   minor      RAY Index    SPX Index
PX_LAST 2014-11-03  1199.460    2017.81
PX_LAST 2014-11-04  1195.323    2012.10
PX_LAST 2014-11-05  1200.936    2023.57
PX_LAST 2014-11-06  1206.061    2031.21
PX_OPEN 2014-11-03  1200.140    2018.21
PX_OPEN 2014-11-04  1197.690    2015.81
PX_OPEN 2014-11-05  1195.320    2015.29
PX_OPEN 2014-11-06  1200.620    2023.33

最后，如果您不喜欢框架的外观，可以在调用 to_frame() 之前使用面板的转置功能更改外观，请参阅此处的文档 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/generated /pandas.Panel.transpose.html

举个例子

pd.Panel(d).transpose(2,0,1).to_frame().reset_index()
major        minor  2014-11-03  2014-11-04  2014-11-05  2014-11-06
RAY Index   PX_LAST 1199.46    1195.323     1200.936    1206.061
RAY Index   PX_OPEN 1200.14    1197.690     1195.320    1200.620
SPX Index   PX_LAST 2017.81    2012.100     2023.570    2031.210
SPX Index   PX_OPEN 2018.21    2015.810     2015.290    2023.330

希望这可以帮助。

于 2014-11-07T14:44:33.207 回答
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如果有人想在没有多索引的情况下以“长格式”（叶值具有相同类型）获取数据框，您可以这样做：

pd.DataFrame.from_records(
    [
        (level1, level2, level3, leaf)
        for level1, level2_dict in user_dict.items()
        for level2, level3_dict in level2_dict.items()
        for level3, leaf in level3_dict.items()
    ],
    columns=['UserId', 'Category', 'Attribute', 'value']
)

    UserId    Category Attribute     value
0       12  Category 1     att_1         1
1       12  Category 1     att_2  whatever
2       12  Category 2     att_1        23
3       12  Category 2     att_2   another
4       15  Category 1     att_1        10
5       15  Category 1     att_2       foo
6       15  Category 2     att_1        30
7       15  Category 2     att_2       bar

（我知道最初的问题可能希望（I.）将第 1 级和第 2 级作为多索引，将第 3 级作为列，并且（II.）询问除迭代字典中的值之外的其他方法。但我希望这个答案仍然相关并且有用（I.）：对于像我这样试图找到一种方法将嵌套字典变成这种形状的人，谷歌只返回这个问题和（II.）：因为其他答案也涉及一些迭代，我发现这个方法灵活且易于阅读；但不确定性能。）

于 2020-03-30T14:19:04.013 回答
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通过将字典键展平到元组链，该解决方案应该适用于任意深度

def flatten_dict(nested_dict):
    res = {}
    if isinstance(nested_dict, dict):
        for k in nested_dict:
            flattened_dict = flatten_dict(nested_dict[k])
            for key, val in flattened_dict.items():
                key = list(key)
                key.insert(0, k)
                res[tuple(key)] = val
    else:
        res[()] = nested_dict
    return res


def nested_dict_to_df(values_dict):
    flat_dict = flatten_dict(values_dict)
    df = pd.DataFrame.from_dict(flat_dict, orient="index")
    df.index = pd.MultiIndex.from_tuples(df.index)
    df = df.unstack(level=-1)
    df.columns = df.columns.map("{0[1]}".format)
    return df
于 2021-03-24T21:24:20.940 回答
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对于表示数据的其他方式，您不需要做太多事情。例如，如果您只想将“外部”键作为索引，将“内部”键作为列，将值作为单元格值，则可以这样做：

df = pd.DataFrame.from_dict(user_dict, orient='index')
于 2021-03-09T01:06:48.953 回答
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基于经过验证的答案，对我来说这效果最好：

ab = pd.concat({k: pd.DataFrame(v).T for k, v in data.items()}, axis=0)
ab.T
于 2020-10-05T04:41:09.443 回答