从字典系列中提取系列答案

【问题标题】：Extract Series from Series of Dictionaries从字典系列中提取系列
【发布时间】：2017-03-13 16:05:33
【问题描述】：

我有一个带有日期索引和字典值的 Pandas Series 对象，如下所示：

timeSeries = pd.Series({'2014-05-01': {'property1': 1, 'property2': 2},
                        '2014-05-02': {'property1': 3, 'property2': 4}})

我知道每个 dict 都包含相同的键（property1 和 property2）。有没有办法以property1 作为值来获得没有循环的系列。

即我要：

 propertySeries = pd.Series({'2014-05-01': 1,
                             '2014-05-02': 3})

【问题讨论】：

标签： python performance pandas dictionary series

【解决方案1】：

您可以通过values 将Series 转换为numpy array，然后使用DataFrame 构造函数：

print (timeSeries.values.tolist())
[{'property1': 1, 'property2': 2}, {'property1': 3, 'property2': 4}]

df = pd.DataFrame(timeSeries.values.tolist(), index=timeSeries.index)
print (df)
            property1  property2
2014-05-01          1          2
2014-05-02          3          4

print (df['property1'])
2014-05-01    1
2014-05-02    3
Name: property1, dtype: int64

print (df['property2'])
2014-05-01    2
2014-05-02    4
Name: property2, dtype: int64

另一个较慢的解决方案：

print (timeSeries.apply(lambda x: x['property1'])) 
2014-05-01    1
2014-05-02    3
dtype: int64

print (timeSeries.apply(lambda x: x['property2'])) 
2014-05-01    2
2014-05-02    4
dtype: int64

如果您自己创建了时间序列，请使用 DataFrame.from_dict:

timeSeries = pd.DataFrame.from_dict({'2014-05-01': {'property1': 1, 'property2': 2},
                                     '2014-05-02': {'property1': 3, 'property2': 4}}, 
                                      orient='index')


print (timeSeries) 
            property1  property2
2014-05-01          1          2
2014-05-02          3          4

【讨论】：

【解决方案2】：

如果您自己创建了时间序列，则可以改为创建 DataFrame：

timeSeries = pd.DataFrame({'2014-05-01': {'property1': 1, 'property2': 2},
                           '2014-05-02': {'property1': 3, 'property2': 4}}).T
timeSeries['property1']
# 2014-05-01    1
# 2014-05-02    3
# Name: property1, dtype: int64

【讨论】：