考虑以下 python3.x 中的字典字典
dict1 = {4: {4:25, 5:39, 3:42}, 5:{24:94, 252:49, 25:4, 55:923}}
我想将其展开到 pandas DataFrame 中。似乎有两个选择:
df1 = pd.DataFrame.from_dict(dict1, orient='columns')
print(df1)
4 5
3 42.0 NaN
4 25.0 NaN
5 39.0 NaN
24 NaN 94.0
25 NaN 4.0
55 NaN 923.0
252 NaN 49.0
其中的列是主字典键 4 和“5”，行索引是子字典键，值是子字典值。
另一个选项是
df2 = pd.DataFrame.from_dict(dict1, orient='index')
print(df2)
4 5 3 24 252 25 55
4 25.0 39.0 42.0 NaN NaN NaN NaN
5 NaN NaN NaN 94.0 49.0 4.0 923.0
其中列是内部“子字典”的键，行索引是主字典的键，值是子字典的键。
是否有一种标准方法可以让我们如下展开Python字典？
key inner_key values
4 3 42
4 4 25
4 5 39
5 24 94
5 25 4
5 55 923
5 252 49
使用from_dict()后最好不要操作DataFrame，因为对于更大的Python字典，这可能会变得相当内存密集。
最佳答案
列表理解
列表理解应该相当有效:
dict1 = {4: {4:25, 5:39, 3:42}, 5: {24:94, 252:49, 25:4, 55:923}}
cols = ['key', 'inner_key', 'values']
df = pd.DataFrame([[k1, k2, v2] for k1, v1 in dict1.items() for k2, v2 in v1.items()],
columns=cols).sort_values(cols)
print(df)
key inner_key values
2 4 3 42
0 4 4 25
1 4 5 39
3 5 24 94
5 5 25 4
6 5 55 923
4 5 252 49
pd.melt + dropna
如果您不介意使用 df1 进行工作，您可以通过 pd.melt 取消数据透视，然后删除 value 为空的行.
df1 = df1.reset_index()
res = pd.melt(df1, id_vars='index', value_vars=[4, 5])\
.dropna(subset=['value']).astype(int)
print(res)
index variable value
0 3 4 42
1 4 4 25
2 5 4 39
10 24 5 94
11 25 5 4
12 55 5 923
13 252 5 49
关于python - 如何将字典的字典展开到 pandas DataFrame 中以获得更大的字典？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/53422873/