来自嵌套字典的多索引数据框

Question

我有一个嵌套的日期集字典，d

d= {"A": {'a': {datetime1, datetime2}, 'b': {datetime3}, 'c':{datetime4},
    "B": {'a': datetime5, datetime1, datetime3}}

我想要一个 pandas DataFrame df

          dates   
A    a    datetime1
          datetime2
     b    datetime3
          ...

这可能是一个重复的问题 Nested dictionary to multiindex dataframe where dictionary keys are column labels

但是，我无法在这里获得该问题中给出的建议，因此我敢于重新发布该问题。 （但是，我之前曾在其他嵌套字典中成功使用过该问题中的方法）。所以，做类似的事情

df = pd.DataFrame.from_dict({(i, j): d[i][j]
                                     for i in d.keys()
                                     for j in d[i].keys()},
                                     orient='index')

创建一个混乱的数千个整数作为列（每个日期可能一个？），元组 (i,j) 作为单个索引（而不是两级索引，i 和 j）。问题仅仅是因为我在数据框中只有一列吗？我不能有一个多索引系列吗？还是我遗漏了一些非常明显的东西？

Answer 1

我认为您应该将 dict 分成索引及其数据，然后创建 pd.MultiIndex 和 pd.Series。我正在处理给定 here 的示例，但针对您的字典稍作修改。

index, series = zip(*[((i, j), d[i][j]) for i in d for j in d[i]])

index = pd.MultiIndex.from_tuples(index, names=['Captial', 'lowercase'])
series = pd.Series(series, index=index)