Question

我有一本这样的字典：

dictionary = {'user1':[{'product1':10}, {'product2':15}, {'product3': 20}],
 'user2':[{'product1':13}, {'product2':8}, {'product3': 50}]}

我想构建一个数据框，在其中我可以将 user1 和 user2 视为索引，将 product1、product2 和 product3 视为列，这些产品的值应该是列的值。我试着在这里查看并找到了这篇文章 Construct pandas DataFrame from items in nested dictionary，但我的数据格式不同，我无法找到如何让产品成为我的专栏。到目前为止，我在第一行的第一列中将“'product1':10”作为我的值。使用 orient='index' 使我的主键成为索引，但就是这样。请帮帮我。

Answer 1

一种选择是将 lists 的 dicts 合并为一个 dict，然后构建一个 DataFrame.from_dict：

import pandas as pd
from collections import ChainMap

dictionary = {'user1': [{'product1': 10}, {'product2': 15}, {'product3': 20}],
              'user2': [{'product1': 13}, {'product2': 8}, {'product3': 50}]}

df = pd.DataFrame.from_dict(
    {k: dict(ChainMap(*v)) for k, v in dictionary.items()},
    orient='index'
)

df：

       product3  product2  product1
user1        20        15        10
user2        50         8        13

可选的带有 natsort 的字母数字排序：

from natsort import natsorted

df = df.reindex(columns=natsorted(df.columns))

       product1  product2  product3
user1        10        15        20
user2        13         8        50

{k: dict(ChainMap(*v)) for k, v in dictionary.items()}

{'user1': {'product3': 20, 'product2': 15, 'product1': 10},
 'user2': {'product3': 50, 'product2': 8, 'product1': 13}}

如何从带有字典列表的嵌套字典创建熊猫数据框？

1 个答案: