将字典解包到单个 DataFrame 中答案

【问题标题】：Unpack Dictionary into Single DataFrame将字典解包到单个 DataFrame 中
【发布时间】：2019-04-30 08:54:30
【问题描述】：

我有一个复杂的字典，我想将它解压缩到单个 DataFrame 中，但我无法弄清楚。我想将'rows'中包含的数据（即所有都包含在[]中）解压缩到单个DataFrame（'rows'）中我尝试了很多在字典中访问的组合都无济于事。

这是数据：

{None: {'transfers': {'1': {'rows': [{'pointOfSaleID': 2,
  'initialAmount': '£0.00',
  'opened': 'xx, 27/11/2018 11:58',
  'dayIncome': '£336.23',
  'cash': [{'dateTime': '27/11/2018 18:23',
    'employeeName': 'xx',
    'sum': '-£45.00',
    'comment': 'cabs to collect in store stock\nEvents'}],
  'cashTotal': '£291.23',
  'cashExpected': '£291.23',
  'closed': 'xx, 27/11/2018 20:54',
  'banked': '£0.00',
  'left': '£0.00',
  'totalCounted': '£0.00',
  'difference': '-£291.23',
  'varianceReason': '',
  'totalTransactions': 48},
 {'pointOfSaleID': 2,
  'initialAmount': '£0.00',
  'opened': 'xx, 28/11/2018 09:16',
  'dayIncome': '£35.94',
  'cashTotal': '£35.94',
  'cashExpected': '£35.94',
  'closed': '----',
  'banked': '----',
  'left': '----',
  'totalCounted': '----',
  'difference': '----',
  'varianceReason': '',
  'totalTransactions': 3}...]

如何仅访问行中的数据并将其解压缩到 DataFrame 中？

【问题讨论】：

你试过 df = pd.DataFrame(data[None]['transfers']['1']['rows']) 其中 data 是一个包含你的数据的字典吗？跨度>

标签： python pandas dictionary

【解决方案1】：

from_dict 函数应该适用于您的情况。以下文档非常好：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.from_dict.html

【讨论】：

我不认为to_dict 在这里有用。 OP 想要将 list/dict 结构的某些部分转换为 DataFrame - to_dict 与此相反。
你是对的，我的错。它应该是 from_dict。我将编辑回复。

【解决方案2】：

假设您的字典名为“d”，这应该会得到嵌套字典的列表，每条记录（每行）一个字典：

d[None]['transfers']['1']['rows']

您应该能够将其传递给 DataFrame 构造函数：

df = pd.DataFrame(d[None]['transfers']['1']['rows'])

如果可行，您最终将在cash 列的每个条目中得到嵌套字典。为了解决这个问题，我会把你指向[json_normalize](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.io.json.json_normalize.html)，这个SO线程可能会帮助你理解：pandas.io.json.json_normalize with very nested json

【讨论】：

@lmonty，很高兴听到这个消息！