我有以下 python 词典列表:
[{'date': '2019-02-21', 'basicStats': {'min': -0.9994264245033264, 'max': -0.41181543469429016, 'mean': -0.4983844268421697, 'stDev': 0.071324608484601}}, {'date': '2019-02-16', 'basicStats': {'min': -0.9990605711936951, 'max': -0.09592325985431671, 'mean': -0.385945735727586, 'stDev': 0.0640801258659954}}, {'date': '2019-02-01', 'basicStats': {'min': -0.9989479184150696, 'max': -0.21808761358261108, 'mean': -0.4007919550689754, 'stDev': 0.07135259658292871}}]
我想将它转换成一个 pandas 数据框,其中包含一个日期列和更多列“最小值”、“最大值”、“平均值”和“标准偏差”。但是,当我这样做时:
pd.DataFrame(dict)
我得到:
date basicStats
0 2019-02-21 {'min': -0.9994264245033264, 'max': -0.4118154...
1 2019-02-16 {'min': -0.9990605711936951, 'max': -0.0959232...
2 2019-02-01 {'min': -0.9989479184150696, 'max': -0.2180876...
我该如何解决这个问题?
最佳答案
from pandas.io.json import json_normalize
df = json_normalize(d)
print (df)
date basicStats.min basicStats.max basicStats.mean \
0 2019-02-21 -0.999426 -0.411815 -0.498384
1 2019-02-16 -0.999061 -0.095923 -0.385946
2 2019-02-01 -0.998948 -0.218088 -0.400792
basicStats.stDev
0 0.071325
1 0.064080
2 0.071353
另一个想法是扩展字典 - 提取键 basicStats
并合并所有其他键:
df = pd.DataFrame([{**x, **x.pop('basicStats')} for x in d])
print (df)
date min max mean stDev
0 2019-02-21 -0.999426 -0.411815 -0.498384 0.071325
1 2019-02-16 -0.999061 -0.095923 -0.385946 0.064080
2 2019-02-01 -0.998948 -0.218088 -0.400792 0.071353
关于python - 将包含字典的字典列表转换为 Pandas 数据框,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/58870529/