Question

我有一个python字典如下：

dict1={808: [['a', 5.4, 'b'],
  ['c', 4.1 , 'b'],
  ['d', 3.7 , 'f']]}

我想将其转换为数据框，如下所示：

memberid  userid score related
808       a      5.4     b
808       c      4.1     b
808       d      3.7     f

我尝试使用以下代码：

df=pd.DataFrame.from_dict(dict1,orient='index')

结果不是我想要的。

有人知道如何解决这个问题吗？谢谢！

Answer 1

让我们将每个嵌套列表值转换为DataFrame，然后调用pd.concat。

columns = ['userid', 'score', 'related']

df_dict = {k : pd.DataFrame(v, columns=columns) for k, v in dict1.items()}

df = (pd.concat(df_dict)
        .reset_index(level=1, drop=True)
        .rename_axis('memberid')
        .reset_index()
)

或者，以类似的方式 -

df = pd.concat([
       pd.DataFrame(v, columns=columns, index=np.repeat(k, len(v))) 
       for k, v in dict1.items()
  ]
).rename_axis('memberid').reset_index()

df

   memberid userid  score related
0       808      a    5.4       b
1       808      c    4.1       b
2       808      d    3.7       f

重要提示 - 此解决方案适用于多个键值对，其中每个键可能没有相同数量的列表。但由于这种灵活性，大型DataFrame可能会变慢。在这种情况下，如果dict1包含只有一个条目，则下面修改的解决方案有效 -

k, v = list(dict1.items())[0]
pd.DataFrame(v, columns=columns, index=np.repeat(k, len(v))).reset_index()

   index userid  score related
0    808      a    5.4       b
1    808      c    4.1       b
2    808      d    3.7       f

Answer 2

使用pd.Series两次

df=pd.Series(dict1).apply(pd.Series).stack().apply(pd.Series).reset_index().drop('level_1',1)
df.columns=['memberid','userid', 'score', 'related']
df
Out[626]: 
   memberid userid  score related
0       808      a    5.4       b
1       808      c    4.1       b
2       808      d    3.7       f

Answer 3

将字典值输入pd.DataFrame是一种方式。

这里我们使用next(iter(some_view))语法来提取唯一的键和唯一值。

这是一个有效的解决方案，您可以保证您的词典只有一个键，值是列表。

df = pd.DataFrame(next(iter(dict1.values())), columns=['userid', 'score', 'related'])\
       .assign(memberid=next(iter(dict1.keys())))

print(df)

  userid  score related  memberid
0      a    5.4       b       808
1      c    4.1       b       808
2      d    3.7       f       808

将嵌套列表字典转换为pandas DataFrame

3 个答案: