将dict值元组拆分为python3中的df头和内容

时间:2018-03-02 15:15:34

标签: python python-3.x pandas dictionary

我的字典看起来像这样:

{'Customer A': {'key1':'value 1',
                'fees': [[0, 0.26], [5, 0.24], [10, 0.22], [25, 0.2],
                         [50, 0.18], [100, 0.16], [250, 0.14],
                         [500, 0.12], [1000, 0.1]],
                'key3':'value3'},
{'Customer B':...

我如何获得费用' df看起来像这样:

             0     5    10    25    50   100   250   500   1000  
Customer A  0.26  0.24  0.22  0.2  0.18  0.16  0.14  0.12  0.1
Customer B

客户成为索引,价值元组的第一部分成为标题

还在这里学习,所有的帮助表示赞赏。不幸的是,这并不像基本的字典/列表/ df操作...

1 个答案:

答案 0 :(得分:3)

dict comprehensionDataFrame.from_dict一起使用,按sort_index使用最后一个排序列:

d = {'Customer A': {'key1':'value 1',
                'fees': [[0, 0.26], [5, 0.24], [10, 0.22], [25, 0.2],
                         [50, 0.18], [100, 0.16], [250, 0.14],
                         [500, 0.12], [1000, 0.1]],
                'key3':'value3'}, 'Customer B': {'key1':'value 1',
                'fees': [[0, 0.26], [5, 0.24], [10, 0.22], [25, 0.2],
                         [50, 0.18], [100, 0.16], [250, 0.14],
                         [500, 0.12], [1000, 0.1]],
                'key3':'value3'}}


df = pd.DataFrame.from_dict({k: dict(v['fees']) for k, v in d.items()}, orient='index')
print (df)
            0     50    100   5     1000  25    10    500   250 
Customer A  0.26  0.18  0.16  0.24   0.1   0.2  0.22  0.12  0.14
Customer B  0.26  0.18  0.16  0.24   0.1   0.2  0.22  0.12  0.14
df = df.sort_index(axis=1)
print (df)
            0     5     10    25    50    100   250   500   1000
Customer A  0.26  0.24  0.22   0.2  0.18  0.16  0.14  0.12   0.1
Customer B  0.26  0.24  0.22   0.2  0.18  0.16  0.14  0.12   0.1