Question

我的数据是一个字典，里面有一个字典列表。

data = {'John': [{'date': u'2018-01-21', 'name' : u'John', 'fieldname': u'lunch', 'fieldvalue': u'10'}, {'date': u'2018-01-21', 'name' : u'John', 'fieldname': u'dinner', 'fieldvalue': u'9'}], 'Maria': [{'date': u'2018-01-21', 'name' : u'Maria', 'fieldname': u'lunch', 'fieldvalue': u'10'}, {'date': u'2018-01-21', 'name' : u'Maria', 'fieldname': u'dinner', 'fieldvalue': u'9'}], 'Roger': [{'date': u'2018-01-21', 'name' : u'Roger', 'fieldname': u'lunch', 'fieldvalue': u'10'}, {'date': u'2018-01-21', 'name' : u'Roger', 'fieldname': u'dinner', 'fieldvalue': u'9'}], 'Peter': [{'date': u'2018-01-21', 'name' : u'Peter', 'fieldname': u'lunch', 'fieldvalue': u'10'}, {'date': u'2018-01-21', 'name' : u'Peter', 'fieldname': u'dinner', 'fieldvalue': u'9'}]}

我要做的是在每个data.key中有一个字典列表的数据框.key

我从： mydf = df（data.keys（））

mydf
Out[18]: 
       0
0   John
1  Roger
2  Peter
3  Maria

我尝试在每个dict.key中加入df.data

mydf(df(data))
Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-43-5c9743ed39d1>", line 1, in <module>
    mydf(df(data))

TypeError: 'DataFrame' object is not callable

我的最终目标是定义一个函数，为每个键内部的datatrame写一个csv。

我的问题是如何将数据帧放在字典键中，对于每个键对应的数据帧。

要存储在csv中的每个dict.key的所需输出：

name  date      fieldname fieldvalue   
Roger 20180301  lunch      12
Roger 20180301  dinner     12
Roger 20180301  lunch      12
Roger 20180301  dinner     12

Answer 1

试试这个：

for ii = 1:5
    out=function1(ii);
    if out,continue;end
end  

function out=function1(in)
    if in,out=1;else,out=0;disp('hi');end
end

DataFrame结果：

import pandas as pd

data = {
'John': [{'date': u'2018-01-21', 'name' : u'John', 'fieldname': u'lunch', 'fieldvalue': u'10'}, 
{'date': u'2018-01-21', 'name' : u'John', 'fieldname': u'dinner', 'fieldvalue': u'9'}], 
'Maria': [{'date': u'2018-01-21', 'name' : u'Maria', 'fieldname': u'lunch', 'fieldvalue': u'10'}, 
{'date': u'2018-01-21', 'name' : u'Maria', 'fieldname': u'dinner', 'fieldvalue': u'9'}], 
'Roger': [{'date': u'2018-01-21', 'name' : u'Roger', 'fieldname': u'lunch', 'fieldvalue': u'10'}, 
{'date': u'2018-01-21', 'name' : u'Roger', 'fieldname': u'dinner', 'fieldvalue': u'9'}], 
'Peter': [{'date': u'2018-01-21', 'name' : u'Peter', 'fieldname': u'lunch', 'fieldvalue': u'10'}, 
{'date': u'2018-01-21', 'name' : u'Peter', 'fieldname': u'dinner', 'fieldvalue': u'9'}]}

new_data = []
for key, value in data.items():
    new_data.extend(value)
df = pd.DataFrame(new_data, columns  = ['name', 'date', 'fieldname', 'fieldvalue'])

有了这个，将pandas数据帧写入csv应该是小菜一碟。

    name        date fieldname fieldvalue
0   John  2018-01-21     lunch         10
1   John  2018-01-21    dinner          9
2  Maria  2018-01-21     lunch         10
3  Maria  2018-01-21    dinner          9
4  Roger  2018-01-21     lunch         10
5  Roger  2018-01-21    dinner          9
6  Peter  2018-01-21     lunch         10
7  Peter  2018-01-21    dinner          9

Answer 2

使用numpy中的concatenate函数，可以在一行中完成。

# convert dictionary to data frame
df = pd.DataFrame(list(np.concatenate(list(data.values()))))

# write the file
df.to_csv('output.csv', index=False)

# print 
print(df)

         date   fieldname   fieldvalue  name
0   2018-01-21      lunch           10  John
1   2018-01-21     dinner            9  John
2   2018-01-21      lunch           10  Maria
3   2018-01-21     dinner            9  Maria
4   2018-01-21      lunch           10  Roger
5   2018-01-21     dinner            9  Roger
6   2018-01-21      lunch           10  Peter
7   2018-01-21     dinner            9  Peter

Answer 3

使用reduce解包data：

from functools import reduce # if python2, delete this line.
df = pd.DataFrame(reduce(lambda x, y: x + y, list(data.values())))
df.to_csv("data.csv", index=False)

Answer 4

for (fieldname, fieldvalue) in data.iteritems():
    print fieldname
    print df(fieldvalue)


John
         date fieldname fieldvalue  name
0  2018-01-21     lunch         10  John
1  2018-01-21    dinner          9  John

Roger
         date fieldname fieldvalue   name
0  2018-01-21     lunch         10  Roger
1  2018-01-21    dinner          9  Roger

Peter
         date fieldname fieldvalue   name
0  2018-01-21     lunch         10  Peter
1  2018-01-21    dinner          9  Peter

Maria
         date fieldname fieldvalue   name
0  2018-01-21     lunch         10  Maria
1  2018-01-21    dinner          9  Maria

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4 个答案: