如何使用字典创建数据框并设置索引？答案

【问题标题】：How to create dataframe and set index with dictionary of dictionaries?如何使用字典创建数据框并设置索引？
【发布时间】：2021-09-19 02:06:04
【问题描述】：

我想创建一个数据框，其列作为星期几，每个人的姓名和相应的开始/结束时间。到目前为止，我可以将数据从字典中获取到 Dataframe，但我正在努力使索引正确。我设法从这个问题Python - how to load nested dictionary into Pandas dataframe? 中获得了一些帮助，但我不确定如何重新排列索引以实现我所需要的。

我知道我需要 .drop Times 专栏，但在那之后我就没有想法了。我想以某种方式将row[0] 设置为索引，但我不确定这是否是最好的方法。

这是我目前所做的工作：

数据：

employees = {"Mon":{
                "Name":{"0":"John","1":"Nick","2":"Ali","3":"Joseph"},
                "Start":{"0":"9a","1":"9a","2":"3p","3":"3p"},
                "End":{"0":"5p","1":"5p","2":"11p","3":"11p"},
            },
            "Tues":{
                "Name":{"0":"John","1":"Nick","2":"Ali","3":"Joseph"},
                "Start":{"0":"9a","1":"9a","2":"3p","3":"3p"},
                "End":{"0":"5p","1":"5p","2":"11p","3":"11p"},
        }
}

创建数据框的代码：

dict_df = pd.DataFrame.from_dict({(i,j): employees[i][j]
                                      for i in employees.keys()
                                      for j in employees[i].keys()}, orient='index').reset_index().rename(
{'level_0': 'Day', 'level_1': 'Name'}, axis=1)

当前输出：

    Day   Name     0     1    2       3
0   Mon   Name  John  Nick  Ali  Joseph
1   Mon  Start    9a    9a   3p      3p
2   Mon    End    5p    5p  11p     11p
3  Tues   Name  John  Nick  Ali  Joseph
4  Tues  Start    9a    9a   3p      3p
5  Tues    End    5p    5p  11p     11p

需要的输出：

   Days  Times  John  Nick  Ali  Joseph
0   Mon  Start    9a    9a   3p      3p
1   Mon    End    5p    5p  11p     11p
2  Tues  Start    9a    9a   3p      3p
3  Tues    End    5p    5p  11p     11p

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe dictionary nested

【解决方案1】：

没有与set_index 等效的列，因此您可以从每个子字典创建一个DataFrame，然后最后将它们Transpose 和concat 放在一起。然后，您可以将键分配为日期值。

最后，如果您想要一个 MultiIndex，只需 .set_index(['Days', 'Times'])

import pandas as pd

df = pd.concat([(pd.DataFrame(d).set_index('Name').T
                   .rename_axis(index='Times', columns=None)
                   .reset_index()
                   .assign(Days=day))
                for day,d in employees.items()], ignore_index=True)

print(df)

   Times John Nick  Ali Joseph  Days
0  Start   9a   9a   3p     3p   Mon
1    End   5p   5p  11p    11p   Mon
2  Start   9a   9a   3p     3p  Tues
3    End   5p   5p  11p    11p  Tues

【讨论】：

这太棒了！谢谢！