python - 遍历字典列表并将项追加到数据框中的列的有效方法

Question

这是MRE:

data = [
    {'1':20},
    {'1':10},
    {'1':40},
    {'1':14},
    {'1':33}
]

我想做的是遍历每个字典，并将每个值附加到数据帧中的列。

现在我在做

import pandas as pd
lst = []
for item in data:
    lst.append(item['1'])

df = pd.DataFrame({"col1":lst})

输出:

    col1
0   20
1   10
2   40
3   14
4   33

是的，这是我想要的，但是列表中有超过100万个字典。这是最有效的方法吗？

编辑:pd.DataFrame(data).rename(columns={'1':'col1'})完全适用于上述情况，但是如果数据看起来像这样怎么办？

data = [
    {'1':
     {'value':20}},
    {'1':
     {'value':10}},
    {'1':
      {'value':40}},
    {'1':
      {'value':14}},
    {'1':
      {'value':33}}]

所以我会用:

lst = []
for item in data:
    lst.append(item['1']['value'])

df = pd.DataFrame({"col1":lst})

有没有更有效的方法来包含字典的字典列表？

Answer 1

一种想法是将data传递给DataFrame cosntructor，然后使用rename:

df = pd.DataFrame(data).rename(columns={'1':'col1'})
print (df)
   col1
0    20
1    10
2    40
3    14
4    33

如果需要过滤，请使用列表理解并添加参数columns:

df = pd.DataFrame([x['1'] for x in data], columns=['col1'])
print (df)
   col1
0    20
1    10
2    40
3    14
4    33

编辑:对于新数据使用:

data = [
    {'1':
     {'value':20}},
    {'1':
     {'value':10}},
    {'1':
      {'value':40}},
    {'1':
      {'value':14}},
    {'1':
      {'value':33}}]

df = pd.DataFrame([x['1']['value'] for x in data], columns=['col1'])
print (df)
   col1
0    20
1    10
2    40
3    14
4    33

或者:

df = pd.DataFrame([x['1'] for x in data]).rename(columns={'value':'col1'})
print (df)
   col1
0    20
1    10
2    40
3    14
4    33