来自 Python 嵌套字典的 Pandas Dataframe

Question

我正在尝试从 python 嵌套字典创建一个 Pandas 数据框，如下所示：

dictionary = {'user1' : {'a': np.array([1,2,3,4]),
                         'b': np.array([6,7,8,9])},

              'user2' : {'a': np.array([2,3,4,5]),
                         'b': np.array([7,8,9,1])}}

我希望数据框看起来像这样：

      a_w a_x a_y a_z b_w b_x b_y b_z
user1  1   2   3   4   6   7   8   9
user2  2   3   4   5   7   8   9   1

编辑：（其中 w,x,y,z 是指示数组中的值代表什么的标记）

我尝试修改这些问题中的解决方案： Nested dictionary to multiindex dataframe where dictionary keys are column labels

Construct pandas DataFrame from items in nested dictionary

但无法获得正确的形式。

任何帮助都会很棒，谢谢。

Answer 1

您可以用字典理解来完成整个事情，并使用enumerate 跟踪每个元素的索引，给您一些排序的外观。

d = {
  k: {f'{ik}_{idx}': el for ik, iv in v.items() for idx, el in enumerate(iv)}
  for k, v in dictionary.items()
}

pd.DataFrame.from_dict(d, orient='index')

       a_0  a_1  a_2  a_3  b_0  b_1  b_2  b_3
user1    1    2    3    4    6    7    8    9
user2    2    3    4    5    7    8    9    1

Answer 2

重复的列名很少是一个好主意..但是你去吧，

更新 2

result = pd.concat({key:pd.DataFrame(val,index=['w','x','y','z']) for key,val in dictionary.items()})
           .unstack(-1)

你知道吗，我会将多索引留在列中，而不是使用 _ 连接。以这种方式保留它通常更灵活。

更新 1

result = (pd.concat({key:pd.DataFrame(val) for key,val in dictionary.items()})
            .unstack(-1).droplevel(1,axis=1)

原创

result = (pd.concat({key:pd.DataFrame(val) for key,val in dictionary.items()})
            .unstack(-1).T
            .reset_index(level=1,drop=True).T)

result
        a   a   a   a   b   b   b   b
user1   1   2   3   4   6   7   8   9
user2   2   3   4   5   7   8   9   1