如何将嵌套字典转换为 Python 元组？

Question

我想将嵌套字典转换为 Python 元组，但我发现的所有示例都不适合我的情况。这就是字典的样子：

d = {'default': {'USD': {'value': 490.0, 'quantity': 490.0}},
     'expert': {'USD': {'value': 500.0, 'quantity': 500.0}}}

想要的结果：

{('default', 'value'): {'USD': 490.0},
 ('default', 'quantity'): {'USD': 490.0},
 ('expert', 'value'): {'USD': 500.0},
 ('expert', 'quantity'): {'USD': 500.0}
}

这个想法是像这样创建一个多索引数据框：

pd.DataFrame(tuple)

        default             expert
        value   quantity    value   quantity
USD     490.0   490.0       500.0   500.0

我做了什么

使用 (see this question) 可以获得稍微不同的结果：

{(outerKey, innerKey): values for outerKey, innerDict in d.items() 
 for innerKey, values in innerDict.items()}

这给出了：

{('default', 'USD'): {'value': 490.0, 'quantity': 490.0},
 ('expert', 'USD'): {'value': 500.0, 'quantity': 500.0}}

但正如您所见，数据框没有所需的结构：

            default expert
            USD     USD
value       490.0   500.0
quantity    490.0   500.0

Answer 1

你可以像这样使用 smth，它看起来很丰富，但效果和预期的一样：

d = {'default': {'USD': {'value': 490.0, 'quantity': 490.0}},
     'expert': {'USD': {'value': 500.0, 'quantity': 500.0}}}

new_d = {}

for key, value in d.items():
    for key1, value1 in value.items():
        for key2, value2 in value1.items():
            new_d[(key, key2)] = {key1: value2}

Answer 2

一般来说，我会将初始 dict 展平，将其加载到 DataFrame 中，然后旋转 DataFrame：

# flatten:
def flatten(val):
    if isinstance(val, list):
        return val
    elif isinstance(val, dict):
        return [(k, *v) for k, value in val.items()
                 for v in flatten(value)]
    return ((val,),)

# print(flatten(d))          # uncomment for traces

# load into a raw DataFrame:
df = pd.DataFrame(flatten(d))
# print(df)                  # uncomment for traces

# We can now choose what should be the index, columns and values
df = df.pivot(1, [0,2], 3).rename_axis(index=None, columns=(None, None))

它按预期给出：

    default          expert         
      value quantity  value quantity
USD   490.0    490.0  500.0    500.0

并且痕迹是（未注释时）：

[('default', 'USD', 'value', 490.0), ('default', 'USD', 'quantity', 490.0),
 ('expert', 'USD', 'value', 500.0), ('expert', 'USD', 'quantity', 500.0)]

         0    1         2      3
0  default  USD     value  490.0
1  default  USD  quantity  490.0
2   expert  USD     value  500.0
3   expert  USD  quantity  500.0

Answer 3

我通过在问题中的示例中添加带有secInnerDict 的嵌套级别找到了我自己问题的答案：

{(outerKey, secinnerKey): {innerKey:secvalues} for outerKey, innerDict in total.items() for innerKey, secInnerDict in innerDict.items() for secinnerKey, secvalues in secInnerDict.items()}

返回：

{('default', 'value'): {'USD': 490.0},
 ('default', 'quantity'): {'USD': 490.0},
 ('expert', 'value'): {'USD': 500.0},
 ('expert', 'quantity'): {'USD': 500.0}}