dict到pandas pandas DataFrame的dict列表答案

【问题标题】：List of dict of dict to pandas pandas DataFramedict到pandas pandas DataFrame的dict列表
【发布时间】：2021-10-06 05:12:28
【问题描述】：

我想在数据框中转换 future_df：

item1 = {'name': 'A', 'parameters': [{'Parameter': 'P1', 'Value': 0.0},{'Parameter': 'P2', 'Value': 0.4}]}
item2 = {'name': 'B', 'parameters': [{'Parameter': 'P1', 'Value': 3},{'Parameter': 'P2', 'Value': 7}]}
future_df = [item1, item2]

我用丑陋的以下几行来实现这一点：

df = {}
for item in future_df:
    dic = {key['Parameter']:key['Value'] for key in item['parameters']}
    df[future_df['name']] = dic
    
df = pd.DataFrame(df.values(), index=df.keys())

我知道这是一个非常硬编码的解决方案，并且必须有一个更干净优雅的解决方案。我想 json_normalize 函数可能会有所帮助，但我没有找到正确使用它的方法。

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe json-normalize

【解决方案1】：

技术上是单线：

print (pd.DataFrame({i["name"]: {v["Parameter"]: v["Value"] for v in i["parameters"]}
                     for i in future_df}).T)

    P1   P2
A  0.0  0.4
B  3.0  7.0

【讨论】：

【解决方案2】：

我不知道如果你先写一个函数来让它变宽，是否有必要更好：

def ToDF(item):
    x = pd.DataFrame(item['parameters'])
    x.insert(0,"name",item['name'])
    return x.pivot_table(columns="Parameter",values="Value",index="name")

然后像这样连接：

df = pd.concat([ToDF(i) for i in future_df])
df

Parameter   P1   P2
name               
A          0.0  0.4
B          3.0  7.0

【讨论】：