根据关键字比较 2 个或多个字典中的键并在行/列中显示值

Question

我有两个从 urls apis 解析的字典，用于加密率如下：

dict1

{'INR-BTC': {'Bid': '893201.4', 'Ask': '908286.6', 'LT Rate': '902553.6', 'LT Vol': '0.003604'}, 'INR-ETH': {'Bid': '30927', 'Ask': '32136', 'LT Rate': '31527.6', 'LT Vol': '2.752963'}, 'INR-XRP': {'Bid': '21.06', 'Ask': '21.79', 'LT Rate': '21.79', 'LT Vol': '50'}, 'INR-USDT': {'Bid': '77.5', 'Ask': '79.5', 'LT Rate': '76.5', 'LT Vol': '15.57'}, 'INR-BCH': {'Bid': '20709', 'Ask': '21325.2', 'LT Rate': '21005.4', 'LT Vol': '0.128696'}, 'INR-LTC': {'Bid': '4368', 'Ask': '4656.6', 'LT Rate': '4500.6', 'LT Vol': '6.7579'}, 'INR-XMR': {'Bid': '7152.6', 'Ask': '7566', 'LT Rate': '7378.8', 'LT Vol': '1.40361'}, 'INR-BUC': {'Bid': '3.1', 'Ask': '6', 'LT Rate': '5', 'LT Vol': '10000'}, 'INR-NEO': {'Bid': '1654.38', 'Ask': '1712.88', 'LT Rate': '1698.06', 'LT Vol': '15.599066'}, 'INR-DASH': {'Bid': '2300', 'Ask': '17000', 'LT Rate': '0', 'LT Vol': '0'}, 'INR-XDC': {'Bid': '0.5', 'Ask': '0.6', 'LT Rate': '0.5', 'LT Vol': '0'}, 'INR-TRX': {'Bid': '2.0358', 'Ask': '2.1372', 'LT Rate': '2.0748', 'LT Vol': '10411.99'}, 'INR-SOLVE': {'Bid': '0', 'Ask': '0', 'LT Rate': '0', 'LT Vol': '0'}}

dict2

{'btcinr': {'Bid': '882970.0', 'Ask': '886400.0', 'LT Rate': '886400.0', 'LT Vol': '81.1214'}, 'xrpinr': {'Bid': '21.0', 'Ask': '21.1', 'LT Rate': '21.0436', 'LT Vol': '207631.0'}, 'ethinr': {'Bid': '30900.9', 'Ask': '30938.0', 'LT Rate': '30938.0', 'LT Vol': '674.309'}, 'trxinr': {'Bid': '2.04', 'Ask': '2.045', 'LT Rate': '2.045', 'LT Vol': '9122716.0'}, 'zilinr': {'Bid': '0.0', 'Ask': '0.0', 'LT Rate': '0.26', 'LT Vol': '0.0'}, 'batinr': {'Bid': '27.058', 'Ask': '27.441', 'LT Rate': '27.154', 'LT Vol': '84890.92'}, 'usdtinr': {'Bid': '76.47', 'Ask': '76.48', 'LT Rate': '76.47', 'LT Vol': '640158.59'}, 'wrxinr': {'Bid': '10.4', 'Ask': '10.42', 'LT Rate': '10.4', 'LT Vol': '1238004.0'}, 'maticinr': {'Bid': '2.123', 'Ask': '2.149', 'LT Rate': '2.149', 'LT Vol': '992234.0'}, 'bchabcinr': {'Bid': '20590.0', 'Ask': '20932.0', 'LT Rate': '20932.0', 'LT Vol': '20.901'}, 'bnbinr': {'Bid': '1756.29', 'Ask': '1771.77', 'LT Rate': '1756.29', 'LT Vol': '201.05'}, 'bttinr': {'Bid': '0.03431', 'Ask': '0.0345', 'LT Rate': '0.0345', 'LT Vol': '93008934.0'}, 'chzinr': {'Bid': '0.0', 'Ask': '0.0', 'LT Rate': '0.0', 'LT Vol': '0.0'}, 'oneinr': {'Bid': '0.0', 'Ask': '0.0', 'LT Rate': '0.0', 'LT Vol': '0.0'}, 'ltcinr': {'Bid': '4435.53', 'Ask': '4457.0', 'LT Rate': '4457.0', 'LT Vol': '460.084'}}

如您所见，每个字典都有一个密钥，它是一个加密市场名称和一个嵌套字典，其中包含 'bid'、'ask' 等值。 然而，两个字典中的加密市场名称不同，但可以仅使用加密名称（如 btc）来解析它们。 （例如，dict1 有 'INR-BTC' 作为键，dict2 有 'btcinr' 作为键）

我想以以下格式显示两个字典中的数据：

即使密钥不同，我也可以只搜索 BTC 并从每个列表中提取如下：

for key, value in dict1.items():
if 'BTC' in key:
    print(key,value)

如上所述，在两个字典中按名称搜索每个加密货币将是乏味的。有没有更好的方法来做到这一点？ 此外，我无法弄清楚如何将其转换为如图所示的表格格式。 任何帮助将不胜感激。

提前致谢。

Answer 1

使用DataFrame.from_records 从dict 创建一个新数据框，然后使用.loc 选择Bid 和Ask 行，然后使用Index.str 方法对两个数据帧中的列进行规范化（这样列在两个数据帧匹配），最后使用pd.concat + DatFrame.unstack:

d1 = pd.DataFrame.from_records(dict1).loc[['Bid', 'Ask']]
d1.columns = d1.columns.str.split('-').str[-1].str.upper()

d2 = pd.DataFrame.from_records(dict2).loc[['Bid', 'Ask']]
d2.columns = d2.columns.str.extract(r'(\w+)inr', expand=False).str.upper()

df = pd.concat([d1, d2], keys=('dict1', 'dict2')).unstack()

结果：

print(df)
         BCH                BTC            BUC       DASH             ETH               LTC              NEO          SOLVE          TRX           USDT         XDC          XMR          XRP            BAT           BCHABC               BNB               BTT          CHZ       MATIC         ONE        WRX         ZIL     
         Bid      Ask       Bid       Ask  Bid  Ask   Bid    Ask      Bid      Ask      Bid     Ask      Bid      Ask   Bid  Ask     Bid     Ask    Bid    Ask  Bid  Ask     Bid   Ask    Bid    Ask     Bid     Ask      Bid      Ask      Bid      Ask      Bid     Ask  Bid  Ask    Bid    Ask  Bid  Ask   Bid    Ask  Bid  Ask
dict1  20709  21325.2  893201.4  908286.6  3.1    6  2300  17000    30927    32136     4368  4656.6  1654.38  1712.88     0    0  2.0358  2.1372   77.5   79.5  0.5  0.6  7152.6  7566  21.06  21.79     NaN     NaN      NaN      NaN      NaN      NaN      NaN     NaN  NaN  NaN    NaN    NaN  NaN  NaN   NaN    NaN  NaN  NaN
dict2    NaN      NaN  882970.0  886400.0  NaN  NaN   NaN    NaN  30900.9  30938.0  4435.53  4457.0      NaN      NaN   NaN  NaN    2.04   2.045  76.47  76.48  NaN  NaN     NaN   NaN   21.0   21.1  27.058  27.441  20590.0  20932.0  1756.29  1771.77  0.03431  0.0345  0.0  0.0  2.123  2.149  0.0  0.0  10.4  10.42  0.0  0.0