将嵌套字典替换为空数据框答案

【问题标题】：Replacing a nested dictionary into empty dataframe将嵌套字典替换为空数据框
【发布时间】：2018-10-23 10:41:44
【问题描述】：

我有以下nested_dict：

{'view_0': {'spain': -1}, 'view_1': {'portugal': 0}, 'view_2': {'morocco': 1.0, 'france': -1.0}, 'view_3': {'germany': 0.5, 'italy': 0.5, 'uk': -0.5, 'ireland': -0.5}}

另一方面，我有以下empty_df，其中索引出现nested_dict 的键。并在每个nested_dict 的值中找到key。

            spain  portugal  morocco  france  germany  italy  uk   ireland
view_0          0    0         0        0       0       0      0      0             
view_1          0    0         0        0       0       0      0      0       
view_2          0    0         0        0       0       0      0      0       
view_3          0    0         0        0       0       0      0      0

我想把nested_dict的values.values()放在empty_df中，得到如下输出：

            spain  portugal  morocco  france  germany  italy  uk   ireland
view_0         -1    0         0        0       0       0      0      0             
view_1          0    0         0        0       0       0      0      0       
view_2          0    0         1       -1       0       0      0      0       
view_3          0    0         0        0      0.5     0.5   -0.5   -0.5

为了做到这一点，我尝试了一个

empty_df.replace(nested_dict)

但是返回用零填充的empty_dict，而不是替换值。

【问题讨论】：

标签： python pandas dictionary dataframe

【解决方案1】：

如果可能，使用DataFrame.from_dict 并将空值替换为fillna：

df = pd.DataFrame.from_dict(d, orient='index').fillna(0)

也可以为相同的列和索引名称添加reindex，以相同的顺序排列，如empty_df：

df = (pd.DataFrame.from_dict(d, orient='index')
                  .reindex(columns=empty_df.columns, index=df_empty.index)
                  .fillna(0))

print (df)
        spain  portugal  morocco  france  germany  italy   uk  ireland
view_0   -1.0       0.0      0.0     0.0      0.0    0.0  0.0      0.0
view_1    0.0       0.0      0.0     0.0      0.0    0.0  0.0      0.0
view_2    0.0       0.0      1.0    -1.0      0.0    0.0  0.0      0.0
view_3    0.0       0.0      0.0     0.0      0.5    0.5 -0.5     -0.5

【讨论】：

【解决方案2】：

从您的字典中构造一个数据框并使用pd.DataFrame.update：

df_data = pd.DataFrame.from_dict(d, orient='index')

df.update(df_data)

print(df)

        spain  portugal  morocco  france  germany  italy   uk  ireland
view_0   -1.0       0.0      0.0     0.0      0.0    0.0  0.0      0.0
view_1    0.0       0.0      0.0     0.0      0.0    0.0  0.0      0.0
view_2    0.0       0.0      1.0    -1.0      0.0    0.0  0.0      0.0
view_3    0.0       0.0      0.0     0.0      0.5    0.5 -0.5     -0.5

【讨论】：