将嵌套的 python 字典转换为多索引的 pandas 数据框答案

【问题标题】：Converting a nested python dictionary into a multi-indexed pandas dataframe将嵌套的 python 字典转换为多索引的 pandas 数据框
【发布时间】：2017-03-24 12:17:46
【问题描述】：

如何将嵌套字典转换为 pandas 多索引数据框？

这是一个例子：

dct={'outer':{}}
for i in dct:
    dct[i]={'middle':{}}
    for j in dct[i]:
        dct[i][j]={}
    for j in dct[i]:
        dct[i][j]['inner']=10

print dct

哪个输出：

{'outer': {'middle': {'inner': 10}}}

我希望它在一个看起来像这样的 pandas 数据框中：

outer   middle   inner   value
                 inner2  value
        middle2  inner   value
outer2  middle   inner   value
                 inner2  value
        middle2  inner   value

我知道多索引是一种很好的方法，但我不确定如何制作数据框。谁能给我一些指点？

【问题讨论】：

标签： python pandas dictionary

【解决方案1】：

我认为您可以使用由dict comprehension 创建的concat 和DataFrame.from_dict 和最后一个stack - 但输出是Series 和MultiIndex：

dct={'outer':{}, 'outer2':{}}
for i in dct:
    dct[i]={'middle':{}, 'middle2':{}}
    for j in dct[i]:
        dct[i][j]={}
    for j in dct[i]:
        dct[i][j]['inner']=10
        dct[i][j]['inner2']=20

print (dct)
{'outer2': {'middle2': {'inner': 10, 'inner2': 20}, 
'middle': {'inner': 10, 'inner2': 20}}, 
'outer': {'middle2': {'inner': 10, 'inner2': 20}, 
'middle': {'inner': 10, 'inner2': 20}}}

print (pd.concat({key:pd.DataFrame.from_dict(dct[key],orient='index') 
                  for key in dct.keys()}))
                inner  inner2
outer  middle      10      20
       middle2     10      20
outer2 middle      10      20
       middle2     10      20

df = pd.concat({key:pd.DataFrame.from_dict(dct[key], orient='index') 
                for key in dct.keys()}).stack()
print (df)
outer   middle   inner     10
                 inner2    20
        middle2  inner     10
                 inner2    20
outer2  middle   inner     10
                 inner2    20
        middle2  inner     10
                 inner2    20
dtype: int64

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