Question

我有一个名为pair_candidates的字典。它是各种股票的共同整合。我跑的时候：

for key, value in pair_candidates.iteritems():
    print key
    for i, x in value.iteritems():
        print i
        print x

产量：

GOOG
Equity(26578 [GOOG_L])
0.99474625176
Equity(46631 [GOOG])
1.0
NEM
Equity(154 [AEM])
0.986407479901
Equity(5261 [NEM])
1.0
USB
Equity(25006 [JPM])
0.976828428881
Equity(25010 [USB])
1.0
CMA
Equity(1620 [CMA])
1.0
Equity(8399 [ZION])
0.982642475515
Equity(25006 [JPM])
0.980413261534
AMAT
Equity(337 [AMAT])
1.0
Equity(7671 [TXN])
0.978239746926
Equity(8677 [MCHP])
0.978793774219

我想要的是如下数据框： enter image description here

Answer 1

至于我试图理解你的观点，你的数据集应该看起来不是吗？

data = {}
data['key1'] = {'s1' : 123, 's2' : 1234}
data['key2'] = {'s3' : 123, 's4' : 1234}

如果我尝试使用您的代码进行打印：

for key,value in data.items():
    print(key)
    for i,x in value.items():
        print(i)
        print(x)

我的输出非常类似于你所描述的

key1
s1
123
s2
1234
key2
s3
123
s4
1234

如果是，你可以这样做：

import pandas as pd
print(pd.DataFrame(data).T)

输出将是

     s1      s2     s3      s4
key1  123.0  1234.0    NaN     NaN
key2    NaN     NaN  123.0  1234.0

Answer 2

一个请求，请同时发布样本数据。我已经解决了您的问题，假设以下格式

pair_candidates = {'GOOG':
             {
                 'Equity(26578 [GOOG_L])':0.99474625176,
                 'Equity(46631 [GOOG])':1.0
             }
         }

现在将此词典添加到数据框中，

import pandas as pd

indexes = []
for k,v in pair_candidates.iteritems():
    indexes.append(k)

df = pd.DataFrame(index=indexes)

for key, value in pair_candidates.iteritems():
    for sub_dict_key, sub_dict_value in value.iteritems():
        df.ix[key,sub_dict_key] = sub_dict_value

我得到的输出是：

df
      Equity(46631 [GOOG])  Equity(26578 [GOOG_L])
GOOG                   1.0                0.994746

我希望这是你想要的解决方案

Python Dataframe字典中的新列

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