列表中字典字典中的数据框答案

【问题标题】：dataframe from dictionary of dictionary in list列表中字典字典中的数据框
【发布时间】：2020-02-04 22:38:17
【问题描述】：

我有一个这样的字典列表：

my_list = [
    {
        'Currency': 'USD',
        'Product': 'a',
        'Quantity': {
            'Apr 2019': 1.0,
            'Jun 2019': 7.0
        }
    },
    {
        'Currency': 'USD',
        'Product': 'b',
        'Quantity': {
            'Jan 2019': 4.0,
            'Feb 2019': 8.0
        }
    }
]

我想要一个这样的数据框：

 Currency Product Quantity  Date
 'USD'      'a'      1      Apr 2019
 'USD'      'a'      7      Jun 2019
 'USD'      'b'      4      Jan 2019
 'USD'      'b'      8      Feb 2019

目前我正在这样做：

for element in my_list :
     currency = element.get('Currency')
     product = element.get('Product')
     dates = list(element.get('Quantity').keys())
     for date in dates:
         quantity = element.get('Quantity')[date]
         row = [currency, product, quantity, date]
         df.loc[df.shape[0]] = row

但我想有一种更好的方法来代替列表中的循环和

pd.DataFrame.from_dict(my_list)

如果数量只有一个值，则有效（使用 .apply 稍作修改）

谢谢

【问题讨论】：

标签： python pandas list dataframe dictionary

【解决方案1】：

df_dict = [{**d, "Quantity": quantity, "Date": date,} for d in my_list for date, quantity in d['Quantity'].items()]

df = pd.DataFrame.from_dict(df_dict)

输出：

>>> df

Currency    Product Quantity    Date
0   USD         a       1.0         Apr 2019
1   USD         a       7.0         Jun 2019
2   USD         b       4.0         Jan 2019
3   USD         b       8.0         Feb 2019

解释：

通过使用双嵌套循环，您可以通过数量/日期对的数量来枚举您的列表 - 这正是您想要的。然后在第一层解压字典（使用**d）。这设置了正确的 Currency 和 Product 值，但给我们留下了“坏”的 Quantity 值。这在字典理解的下一步中被覆盖。最后，设置了Date。从那里开始，熊猫将每个字典作为一行读取。

【讨论】：

ok thnaks，它适用于这个例子我的数据是完全不同的，实际上字典中有两个字典（一个是数量和日期，一个是值和日期（日期是相同））我可以调整您的解决方案（尤其是日期，数量在 d['Quantity'].items() 中的部分）吗？
好的，我有与上面相同的过程："Value": d.get('Value')[date] in your dictionary
@kilag 嗯，我并没有完全想象你在描述什么。你能寄给我一个示例字典吗？无论哪种方式，我的猜测是，如果有更多的东西需要解压，我的解决方案就不应该使用。一旦您必须解压 3 个或更多嵌套字典，这将成为一个非常混乱的解决方案。
我的对象是这样的：my_list = [ { 'Currency': 'USD', 'Product': 'a', 'Quantity': { 'Apr 2019': 1.0, 'Jun 2019' : 7.0 }, 'Value': { 'Apr 2019': 10.4, 'Jun 2019': 72.1 } }, { 'Currency': 'USD', 'Product': 'b', 'Quantity': { 'Jan 2019 ': 4.0, 'Feb 2019': 8.0 }, 'Value': { 'Jan 2019': 1.45, 'Feb 2019': 2.98 } } ] 所以通过添加“Value”：d.get('Value')[date ] 它有效

【解决方案2】：

您可以使用双循环来处理您的数据。

以下代码

df = pd.DataFrame(
    [
        {
            'Currency': item.get('Currency'),
            'Product': item.get('Product'),
            'Date': quant_key,
            'Quantity': quant_val,
        } for item in my_list for quant_key, quant_val in item['Quantity'].items()
    ]
)
print(df)

返回这个输出：

  Currency Product      Date  Quantity
0      USD       a  Apr 2019       1.0
1      USD       a  Jun 2019       7.0
2      USD       b  Jan 2019       4.0
3      USD       b  Feb 2019       8.0

【讨论】：

谢谢，我会保留这个稍作修改，我在循环中添加 'Value': item.get('Value')[quant_key] 以添加来自其他字典的值跨度>

【解决方案3】：

使用json_normalize:

from pandas.io.json import json_normalize
df=json_normalize(my_list,'Quantity',['Currency','Product'])
Quantity=[]
for d in my_list:
    for month in  d['Quantity']:
        Quantity.append(d['Quantity'][month])
df['Quantity']=Quantity
df=df.rename(columns={0:'Date'}).reindex(columns=['Currency','Product','Quantity','Date'])
print(df)


  Currency Product  Quantity      Date
0      USD       a       1.0  Apr 2019
1      USD       a       7.0  Jun 2019
2      USD       b       4.0  Jan 2019
3      USD       b       8.0  Feb 2019

【讨论】：