Question

我有一个很大的defaultdict (list)，其中包含大量的键和值。列表的大小也是可变的。

我想知道在将嵌套结构写入Pandas DataFrame之前，如何解开嵌套结构的Python方式。我想在DataFrame的（row，col）中使用一个值。

代码

from collections import defaultdict
import pandas as pd


dict_one_needle = defaultdict(list)
new_default_dict = defaultdict(list)
needle_data = []

# some mock-up data
dict_one_needle['PatientID'].append('999')
dict_one_needle['PatientName'].append('another')
dict_one_needle['LesionNr'].append('two')
dict_one_needle['NeedleNr'].append(None)
# more mock-up data
for idx_s in range(0, 3):
    dict_one_needle['PatientID'].append('123')
    dict_one_needle['PatientName'].append('john doe')
    dict_one_needle['LesionNr'].append(1)
    dict_one_needle['NeedleNr'].append(2)

# append to list
needle_data.append(dict_one_needle)

# some mock-up data
new_default_dict['PatientID'].append(0)
new_default_dict['PatientName'].append('rs')
new_default_dict['LesionNr'].append(0)
new_default_dict['NeedleNr'].append(0)

# append again to list
needle_data.append(new_default_dict)

# unpack the nested list of defaultdict(list)
new_dict = defaultdict(list)
for needles in needle_data:
    # take each key of the dictionary, each value
    for keys, vals in needles.items():
        for val in vals:
            new_dict[keys].append(val)

#convert to DataFrame
df = pd.DataFrame(new_dict)

在转换为数据框之前在Python中拼合嵌套的Defaultdict列表

0 个答案: