python - 如何将列表中的字典转换为Python中的DataFrame？

Question

这里是Python初学者。我正在努力将我的 dicts 列表转储到 pandas.DataFrame 中。我的数据具有以下结构。

a = {'Scores': {'s1': [{'Math': '95',
'Science': '74.5',                  
'English': '60.5'},                         
{'Math': '87.9',              
'Science': '97.3',                  
'English': '78.3'}],                        
's2': [{'Math': '67.2',       
'Science': '74.2',                        
'English': '89'}]}}  

我的pandas.Dataframe列应该是科目“数学”、“科学”和“英语”，行应该是分数。这些列是动态创建的，因此我无法明确提及调用它的列名称。我所需要的只是键 S1...Sn 的值。

这是我迄今为止尝试过的:

b = a.pop('Scores')
c = list(b.values())
df = pd.DataFrame(c)

这将我的数据框显示为:

                                               0  \
0  {'Math': '95', 'Science': '74.5', 'English': '...
1  {'Math': '67.2', 'Science': '74.2', 'English':...

                                               1
0  {'Math': '87.9', 'Science': '97.3', 'English':...
1                                               None

相反，我正在寻找:

Math  Science  English
95    74.5     60.5
87.9  97.3     78.3
67.2  74.2     89

如果我能得到任何帮助，我将不胜感激。

Answer 1

您可以在迭代字典的值后使用 sum。

代码:

import pandas as pd

data = sum([x for x in a['Scores'].values()], [])
print(pd.DataFrame(data, columns=['Math', 'Science', 'English']))

测试数据:

a = {'Scores': {'s1': [{'Math': '95',
                        'Science': '74.5',
                        'English': '60.5'},
                       {'Math': '87.9',
                        'Science': '97.3',
                        'English': '78.3'}],
                's2': [{'Math': '67.2',
                        'Science': '74.2',
                        'English': '89'}]}}

结果:

   Math Science English
0  67.2    74.2      89
1    95    74.5    60.5
2  87.9    97.3    78.3