将 5 个包含 30 个字典的列表压缩成单个数据框

Question

我有 5 个列表，每个列表包含 30 个字典。每个字典都有两个键值对，team_name 和 fd_points，表示每场比赛该球队放弃了多少分给对方位置，例如：

point_guards = [
{'team_name': 'NOR', 'fd_points': '56.15'},
{'team_name': 'ORL', 'fd_points': '53.72'},
] 

shooting_guards = [
{'team_name': 'NOR', 'fd_points': '57.13'},
{'team_name': 'ORL', 'fd_points': '43.72'},
] 

我想将所有这些列表压缩成一个数据框，并将其写入一个 csv，其中最终产品将每个团队名称显示为跨 5 列的行，每列代表团队放弃每个相对位置的点数.

NOR, PG_points, SG_points, SF_points, PF_points, C_points
ORL, PG_points, SG_points, SF_points, PF_points, C_points

如果有比将所有数据放入数据框中更好的方法，我愿意接受建议，我会抓取其他数据并将其放入数据框然后写入 csv，这就是为什么我选择了那条路线。

Answer 1

除了您的 2 个字典列表之外，我还创建了另一个列表 - SF_points的来源：

sf_src = [
    {'team_name': 'NOR', 'fd_points': '44.01'},
    {'team_name': 'ORL', 'fd_points': '49.12'}]

第一步是创建单独的 DataFrame，包含这 3 个列表：

pg = pd.DataFrame(point_gaurds).rename(columns={'fd_points': 'PG_points'}).set_index('team_name')
sg = pd.DataFrame(shooting_gaurds).rename(columns={'fd_points': 'SG_points'}).set_index('team_name')
sf = pd.DataFrame(sf_src).rename(columns={'fd_points': 'SF_points'}).set_index('team_name')

分别打印它们。

注意：

• fd_points 列在每种情况下都已重命名为 出现在结果中，
• 在每种情况下，team_name 都设置为索引。

然后，要创建一个“复合”DataFrame，运行：

result = pg.join(sg).join(sf)

要创建输出 CSV 文件，请运行：

result.to_csv()

结果是：

team_name,PG_points,SG_points,SF_points
NOR,56.15,57.13,44.01
ORL,53.72,43.72,49.12

在我看来，需要第一行（列名）来显示 每一列。如果您想省略这一行，请改为运行：

result.to_csv(header=False)

要获得“完整”结果，剩余 2 列：

• 定义各自的“src”列表，
• 从它们创建各自的DataFrames，适当地重命名fd_points， 列，
• 将.join(...) 添加到生成结果数据帧的指令中。