熊猫嵌套字典到数据框答案

【问题标题】：Pandas nested dict to dataframe熊猫嵌套字典到数据框
【发布时间】：2023-03-23 09:15:01
【问题描述】：

我有一个像这样的简单嵌套列表：

allFrame= [{'statValues': {'kpi2': 2, 'kpi1': 1}, 'modelName': 'first'},{'statValues': {'kpi2': 4, 'kpi1': 2}, 'modelName': 'second'}, {'statValues': {'kpi2': 3, 'kpi1': 3}, 'modelName': 'third'}]

pd.DataFrame(allFrame) 或 pd.DataFrame.from_dict(allFrame)两者都不起作用，只返回

我怎样才能将 kpi_X 作为列名接收？

我发现Python dict to DataFrame Pandas 做了类似的事情。不过，我相信这个操作应该更简单

【问题讨论】：

标签： python pandas dictionary nested

【解决方案1】：

看来您需要先将这些 dicts 变平。

首先对列表应用展平功能：

def flatten_dict(d, prefix='__'):
    def items():
        # A clojure for recursively extracting dict like values
        for key, value in d.items():
            if isinstance(value, dict):
                for sub_key, sub_value in flatten_dict(value).items():
                    # Key name should imply nested origin of the dict,
                    # so we use a default prefix of __ instead of _ or .
                    yield key + prefix + sub_key, sub_value
            else:
                yield key, value
    return dict(items())

还要注意 orient=records 的使用，这意味着列表中的每个 dict 都是数据帧中的一行。

所以：

l = list(map(flatten_dict, allFrame))
df = pd.DataFrame.from_dict(l, orient='records')

【讨论】：

映射/展平工作正常。但是，转换为 DF 会导致问题：只能识别索引或列作为 orient。但是删除该选项后它工作得很好。

【解决方案2】：

pd.DataFrame(list(allFrame.items()),columns=['modelName','statVlues'])

【讨论】：

请 Bonus Luo 解释一下为什么您认为答案应该可以解决问题。谢谢。