계층적 데이터가 포함된 중첩 사전에서 Pandas DataFrame을 효율적으로 생성하려면 어떻게 해야 합니까?

중첩된 사전 항목에서 Pandas DataFrames 구성

최상위 수준으로 UserId, 두 번째 수준으로 Category를 특징으로 하는 구조의 중첩 사전이 제공됩니다. 레벨 및 다양한 속성을 세 번째 레벨로 사용하여 계층적 인덱스가 있는 pandas DataFrame을 생성하는 것이 목표입니다. 각 UserID는 인덱스 값으로 나타나야 하며 Category 및 속성 값은 열 이름을 구성해야 합니다.

이러한 사전에서 DataFrame을 구성하려는 일반적인 시도로 인해 인덱스 및 열 할당이 잘못될 수 있습니다. 이 문제를 해결하려면 다음 접근 방식을 고려하세요.

1. 사전 재구성:

한 가지 해결책은 사전을 키가 원하는 MultiIndex를 나타내는 튜플인 형식으로 재구성하는 것입니다. 이를 통해 orient='index':

user_dict = {
    12: {'Category 1': {'att_1': 1, 'att_2': 'whatever'},
         'Category 2': {'att_1': 23, 'att_2': 'another'}},
    15: {'Category 1': {'att_1': 10, 'att_2': 'foo'},
         'Category 2': {'att_1': 30, 'att_2': 'bar'}}
}

df = pd.DataFrame.from_dict({(i,j): user_dict[i][j] 
                           for i in user_dict.keys() 
                           for j in user_dict[i].keys()},
                       orient='index')

2와 함께 pd.DataFrame.from_dict를 사용할 수 있습니다. DataFrame 연결:

또는 각 카테고리와 사용자에 대한 개별 데이터 프레임을 구성한 다음 이를 연결하여 DataFrame을 구축할 수 있습니다.

user_ids = []
frames = []

for user_id, d in user_dict.iteritems():
    user_ids.append(user_id)
    frames.append(pd.DataFrame.from_dict(d, orient='index'))

df = pd.concat(frames, keys=user_ids)

두 접근 방식 모두 원하는 대로 DataFrame을 생성합니다. 계층적 인덱스 및 열 구조:

               att_1     att_2
12 Category 1      1  whatever
   Category 2     23   another
15 Category 1     10       foo
   Category 2     30       bar

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