字典中嵌套值的 Pandas Dataframe 索引答案

【问题标题】：Pandas Dataframe index from nested values in dictionary字典中嵌套值的 Pandas Dataframe 索引
【发布时间】：2014-10-27 09:27:40
【问题描述】：

我正在根据从地下天气下载的历史天气数据创建熊猫数据框。

import json
import requests
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
from dateutil.parser import parse
address = "http://api.wunderground.com/api/7036740167876b59/history_20060405/q/CA/San_Francisco.json"
r = requests.get(address)
wu_data = r.json()

因为我不需要所有数据，所以我只使用观察列表。此列表包含两个元素 - date 和 utcdate - 实际上是字典。

df = pd.DataFrame.from_dict(wu_data["history"]["observations"])

我想用字典中“漂亮”键中的解析日期索引我创建的数据框。我可以通过使用数组索引来访问这个值，但我无法弄清楚如何在没有循环的情况下直接执行此操作。例如，对于第 23 个元素，我可以写

pretty_date  = df["date"].values[23]["pretty"]
print pretty_date
time = parse(pretty_date)
print time

我得到了

11:56 PM PDT on April 05, 2006
2006-04-05 23:56:00

这就是我现在正在做的事情

g = lambda x: parse(x["pretty"])
df_dates = pd.DataFrame.from_dict(df["date"])
df.index = df_date["date"].apply(g)

df 现在被重新索引。此时我可以删除不需要的列。

有没有更直接的方法来做到这一点？

请注意，有时同一日期有多个观察值，但我在代码的不同部分处理数据清理、重复等。

【问题讨论】：

标签： python dictionary pandas

【解决方案1】：

由于pretty 中的dtype 只是对象，您可以简单地将它们抓取到一个列表中并获得索引。不确定这是否是您想要的：

# by the way, `r.json` should be without ()`
wu_data = r.json
df = pd.DataFrame.from_dict(wu_data["history"]["observations"])

# just index using list comprehension, getting "pretty" inside df["date"] object.
df.index = [parse(df["date"][n]["pretty"]) for n in range(len(df))]

df.index
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2006-04-05 00:56:00, ..., 2006-04-05 23:56:00]
Length: 24, Freq: None, Timezone: None

希望这会有所帮助。

【讨论】：

整洁！谢谢，确实有帮助。