Question

我有一本 Python 字典

result_dict = { 'kontonummer': None,
                'industryPredictions': {'Supermarket': 0.006795256825841207,
                                        'Cars': 0.01113155396585519},
                'paymentmethods': ['Klarna SofortUeberweisung',
                                   'Klarna Ratenkauf.',
                                   'Ueberweisung'],
                'pricesAmount': 2721,
                'pricesMean': 30.796045571481077,
                'pricesQ25': 12.99}

我想展平字典以便将其转换为 pandas dataframe 类似于：

  kontonummer   industryPredictions.Supermarket industryPredictions.Cars    paymentmethods  pricesAmount    pricesMean  pricesQ25
0    None                 0.006795                        0.011132      ['Klarna Sofort...]    2721               30.79    12.99

我知道如何将 dict 转换为 dataframe。我的问题是将字典转换为所需的结构。

如您所见，有两个挑战：

industryPredictions
paymentmethods 中给出的列表

Answer 1

只需使用 pd.json_normalize，然后传递您拥有的字典

>>> pd.json_normalize(result_dict)

  kontonummer                                                paymentmethods  pricesAmount  pricesMean  pricesQ25  industryPredictions.Supermarket  industryPredictions.Cars
0        None  [Klarna SofortUeberweisung, Klarna Ratenkauf., Ueberweisung]          2721   30.796046      12.99                         0.006795                  0.011132

即使列表中有多个这样的字典，它也能工作：pd.json_normalize([result_dict, result_dict])

将带有列表的字典转换为熊猫数据框

1 个答案: