如何在 Python 中将嵌套字典转换为数据框

【问题标题】：How to convert nested dictionary to dataframe in Python如何在 Python 中将嵌套字典转换为数据框
【发布时间】：2018-12-09 22:37:18
【问题描述】：

我有一个包含嵌套字典的列表，我想将它们转换为 pandas 数据框。

我的输入数据在下面

my_list = [{'ticker': 'CompanyA',
  'Cash Cycle': ['3M/2018', '3M/2017', '2017', '2016'],
  'A/R Turnover (Times)': ['1', '2', '3', '4']},
 {'ticker': 'CompanyB',
  'Cash Cycle': ['3M/2018', '3M/2017', '2017', '2016'],
  'A/R Turnover (Times)': ['5', '6', '7', '8']}]

我尝试使用 pd.Dataframe(my_list) 进行转换，结果如下

请告诉我如何得到下面的结果？

【问题讨论】：

标签： python python-3.x

【解决方案1】：

import pandas as pd
df_list = [pd.DataFrame(d) for d in my_list]

df = pd.concat(df_list).reset_index(drop=False)
df
   index    ticker Cash Cycle A/R Turnover (Times)
0      0  CompanyA    3M/2018                 7.57
1      1  CompanyA    3M/2017                 7.60
2      2  CompanyA       2017                 8.69
3      3  CompanyA       2016                 8.25
4      0  CompanyB    3M/2018                 7.57
5      1  CompanyB    3M/2017                 7.60
6      2  CompanyB       2017                 8.69
7      3  CompanyB       2016                 8.25


   ticker     Cash Cycle    A/R Turnover (Times)
0  CompanyA    3M/2018      7.57
1  CompanyA    3M/2017      7.60
2  CompanyA       2017      8.69
3  CompanyA       2016      8.25
0  CompanyB    3M/2018      7.57
1  CompanyB    3M/2017      7.60
2  CompanyB       2017      8.69
3  CompanyB       2016      8.25

【讨论】：

我们可以将索引号设置为从第一个数据帧的最后一个索引继续吗？
@nisahc，你的意思是df.reset_index()？
@AshishAcharya 谢谢，