构建 MultiIndex pandas DataFrame 嵌套 Python 字典
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【中文标题】构建 MultiIndex pandas DataFrame 嵌套 Python 字典【英文标题】:Construct MultiIndex pandas DataFrame nested Python dictionary 【发布时间】:2019-07-26 08:01:15 【问题描述】:我想从一个深度嵌套的字典构造一个 MultiIndex DataFrame
md = '50': '100': 'col1': ('0.100',
'0.200',
'0.300',
'0.400'),
'col2': ('6.263E-03',
'6.746E-03',
'7.266E-03',
'7.825E-03'),
'101': 'col1': ('0.100',
'0.200',
'0.300',
'0.400'),
'col2': ('6.510E-03',
'7.011E-03',
'7.553E-03',
'8.134E-03')
'102': ...
'51': ...
我试过了
df = pd.DataFrame.from_dict((i,j): md[i][j][v] for i in md.keys() for j in md[i].keys() for v in md[i][j], orient='index')
在Construct pandas DataFrame from items in nested dictionary 之后,但我得到了一个包含 1 行和许多列的 DataFrame。
奖金:
我还想标记 MultiIndex 键和列“col1”和“col2”,并将字符串分别转换为int
和float
。
如何从数据框中重建我的原始字典?
我试过df.to_dict('list')
。
【问题讨论】:
【参考方案1】:查看此答案:https://***.com/a/24988227/9404057。此方法解包字典的键和值,并将数据重新转换为多索引数据帧的易于处理的格式。请注意,如果您使用的是 python 3.5+,则需要使用 .items()
而不是 .iteritems()
,如链接答案所示:
>>>>import pandas as pd
>>>>reform = (firstKey, secondKey, thirdKey): values for firstKey, middleDict in md.items() for secondKey, innerdict in middleDict.items() for thirdKey, values in innerdict.items()
>>>>df = pd.DataFrame(reform)
要将 col1 和 col 的数据类型更改为 int
和 float
,然后可以使用 pandas.DataFrame.rename() 并指定所需的任何值:
df.rename('col1':1, 'col2':2.5, axis=1, level=2, inplace=True)
另外,如果您希望在索引而不是列上使用级别,您也可以使用pandas.DataFrame.T
如果你想从这个 MultiIndex 重建你的字典,你可以这样做:
>>>>md2=
>>>>for i in df.columns:
if i[0] not in md2.keys():
md2[i[0]]=
if i[1] not in md2[i[0]].keys():
md2[i[0]][i[1]]=
md2[i[0]][i[1]][i[2]]=tuple(df[i[0]][i[1]][i[2]].values)
【讨论】:
如何从数据框中重建我的原始字典? @redhotsnow 我在答案中添加了重建技术。以上是关于构建 MultiIndex pandas DataFrame 嵌套 Python 字典的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
如何从带有列表的嵌套字典构建 MultiIndex Pandas DataFrame
在 Pandas 中使用 .loc 和 MultiIndex
Pandas Dataframe 日期时间切片与 Index vs MultiIndex
将 dict 构造函数转换为 Pandas MultiIndex 数据帧