从字典列表创建 Pandas MultiIndex 的最佳方法是什么？答案

【问题标题】：What's the best way to create a Pandas MultiIndex from a list of dictionaries?从字典列表创建 Pandas MultiIndex 的最佳方法是什么？
【发布时间】：2019-06-11 03:22:12
【问题描述】：

我有一个迭代过程，每次迭代都使用不同的参数值运行，我想收集参数值和结果并将它们放入 Pandas 数据框中，该数据框具有从参数值集（唯一）构建的多索引.

每次迭代，参数值都在字典中，如下所示：

params = {'p': 2, 'q': 7}

因此很容易将它们与结果一起收集到一个列表中：

results_index = [
    {'p': 2, 'q': 7},
    {'p': 2, 'q': 5},
    {'p': 1, 'q': 4},
    {'p': 2, 'q': 4}
]
results_data = [
    {'A': 0.18, 'B': 0.18},
    {'A': 0.67, 'B': 0.21},
    {'A': 0.96, 'B': 0.45},
    {'A': 0.58, 'B': 0.66}
]

但我找不到从results_index 生成所需多索引的简单方法。

我试过了：

df = pd.DataFrame(results_data, index=results_index)

但它会产生这个：

                     A     B
{'p': 2, 'q': 7}  0.18  0.18
{'p': 2, 'q': 5}  0.67  0.21
{'p': 1, 'q': 4}  0.96  0.45
{'p': 2, 'q': 4}  0.58  0.66

（索引没有转换成MultiIndex）

我想要的是这个：

        A     B
p q            
2 7  0.18  0.18
  5  0.67  0.21
1 4  0.96  0.45
2 4  0.58  0.66

这可行，但必须有更简单的方法：

df = pd.concat([pd.DataFrame(results_index), pd.DataFrame(results_data)], axis=1).set_index(['p', 'q'])

更新：

此外，这可行，但让我感到紧张，因为我如何确保参数值与级别名称对齐？

index = pd.MultiIndex.from_tuples([tuple(i.values()) for i in results_index], 
                                  names=results_index[0].keys())
df = pd.DataFrame(results_data, index=index)

        A     B
p q            
2 7  0.18  0.18
  5  0.67  0.21
1 4  0.96  0.45
2 4  0.58  0.66

【问题讨论】：

pd.DataFrame({**x, **y} for x,y in zip(results_index, results_data)).set_index(['p', 'q']) 有效，但老实说与您的 concat 解决方案没有太大区别。

标签： python pandas dictionary dataframe multi-index

【解决方案1】：

我尝试使用 .join()

df1 = pd.DataFrame(results_index)
df2 = pd.DataFrame(results_data)
result = df1.join(df2, how='outer').set_index(['p','q'])

我得到了相同的结果，并且发现这更容易。希望这对您有所帮助。

【讨论】：

【解决方案2】：

创建列表字典并传递给MultiIndex.from_arrays：

#https://stackoverflow.com/a/33046935
d = {k: [dic[k] for dic in results_index] for k in results_index[0]}
print(d)
{'p': [2, 2, 1, 2], 'q': [7, 5, 4, 4]}

mux = pd.MultiIndex.from_arrays(list(d.values()), names=list(d))

df = pd.DataFrame(results_data, index=mux)
print (df)
        A     B
p q            
2 7  0.18  0.18
  5  0.67  0.21
1 4  0.96  0.45
2 4  0.58  0.66

【讨论】：

是的，我认为因为似乎没有其他方法，最好的办法是首先收集列表中的所有参数值（检查每次迭代是否参数相同并附加到正确的列表），然后在最后使用pd.MultiIndex.from_arrays。似乎没有一种简单的方法可以从字典列表中创建多索引。谢谢。
使用pd.MultiIndex.from_frame查看@santon 的新答案。
@Bill 是的，我明白了。
替代pd.MultiIndex.from_tuples: tuples = [tuple(d.values()) for d in results_index]; index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=list(result_index.keys())); df = pd.DataFrame(results_data, index=index)

【解决方案3】：

这是@jezrael 答案的变体。稍微简洁一些，并且具有能够处理参数字典中潜在的不一致的好处。但没那么快。

index_df = pd.DataFrame(results_index)
index = pd.MultiIndex.from_arrays(index_df.values.transpose(),
                                  names=index_df.columns)
pd.DataFrame(results_data, index=index)

输出：

        A     B
p q            
2 7  0.18  0.18
  5  0.67  0.21
1 4  0.96  0.45
2 4  0.58  0.66

【讨论】：

【解决方案4】：

我最近遇到了这个问题，似乎有一种比公认的答案更干净的方法：

results_index = [
    {'p': 2, 'q': 7},
    {'p': 2, 'q': 5},
    {'p': 1, 'q': 4},
    {'p': 2, 'q': 4}
]

results_data = [
    {'A': 0.18, 'B': 0.18},
    {'A': 0.67, 'B': 0.21},
    {'A': 0.96, 'B': 0.45},
    {'A': 0.58, 'B': 0.66}
]

index = pd.MultiIndex.from_frame(pd.DataFrame(results_index))

pd.DataFrame(results_data, index=index)

输出：

        A     B
p q            
2 7  0.18  0.18
  5  0.67  0.21
1 4  0.96  0.45
2 4  0.58  0.66

【讨论】：