Question

我对DataFrame.from_dict非常困惑。似乎DataFrame.from_dict偶然对@元组dict的dict起作用了。认真地，我在下面尝试了一些案例。

案例1：

dict_var1 = {('a', 'b'): [43,47], ('a', 'c'): [23,40], ('b', 'c'): [30,35], ('c', 'd'): [10,30], ('a', 'd'): [23,28]}
frame_var1 = pd.DataFrame.from_dict(dict_var1, orient='index', columns=['num', 'cnt'])
print(frame_var1.index)

结果1：

索引（[[（'a'，'b'），（'a'，'c'），（'b'，'c'），（'c'，'d'），（'a' ，'d'）]，dtype ='object'）

案例2：

dict_var2 = {('a', 'b'): {'num': 43, 'cnt': 47}, ('a', 'c'): {'num': 23, 'cnt': 40}, ('b', 'c'): {'num': 30, 'cnt': 35}, ('c', 'd'): {'num': 10, 'cnt': 30}, ('a', 'd'): {'num': 23, 'cnt': 28}}
frame_var2 = pd.DataFrame.from_dict(dict_var2, orient='index', columns=['num', 'cnt'])
print(frame_var2.index)

结果2：

MultiIndex（levels = [['a'，'b'，'c']，['b'，'c'，'d']]，标签= [[0，0，0，1，2]，[0，1，2，1，2]]）

问题：

当我将dict值的类型从列表更改为dict时，DataFrame.from_dict可以将元组dict键更改为多索引右键。谁能解释一下DataFrame.from_dict如何工作以导致这些结果？

Answer 1

基于document

if orient == 'index':
    if len(data) > 0:
        # TODO speed up Series case
        if isinstance(list(data.values())[0], (Series, dict)):
            data = _from_nested_dict(data)
        else:
            data, index = list(data.values()), list(data.keys())

因此，在您的情况下，第二个通过isinstance，则将

data = _from_nested_dict(data)

但是第一个值类型是list，然后是

data, index = list(data.values()), list(data.keys())

Answer 2

这不是100％的答案，而只是表明您可以像dict_var1一样使它与dict_var2一起使用。

其原因是实现细节。但是，如果您以圆柱形式展示pd.DataFrame（或pd.DataFrame.from_dict(..., orient='columns')），似乎会更喜欢dict_var1：

frame_var1 = pd.DataFrame(dict_var1, index=['num', 'cnt']).T
print(frame_var1)
     num  cnt
a b   43   47
  c   23   40
b c   30   35
c d   10   30
a d   23   28

与此相反，pd.DataFrame.from_dict(..., orient='index')偏爱dict_var2，并以键作为索引。

frame_var2 = pd.DataFrame.from_dict(
    dict_var2, orient='index', columns=['num', 'cnt'])
print(frame_var2)
     num  cnt
a b   43   47
  c   23   40
  d   23   28
b c   30   35
c d   10   30

让我知道是否可以进一步解释。

DataFrame.from_dict无法使用元组键将dict更改为多索引数据框

2 个答案: