如何從具有分層索引的嵌套字典創建 Pandas DataFrame？

從具有分層索引的嵌套字典中的項目構造Pandas DataFrame

在這種情況下，您希望從層次結構由以下內容組成的嵌套字典創建pandas DataFrame :

• 1 級：用戶ID
• 第 2等級：類別
• 第 3 級：分類屬性

所需的 DataFrame 應該以使用者 ID 作為索引，以類別和屬性作為欄位。

利用 Pandas MultiIndex

一種有效的方法利用 pandas MultiIndex，可以創建多層索引結構。要使用此方法：

1. 重塑輸入字典以使用元組作為鍵，與所需的 MultiIndex 值對齊。
2. 使用 pd.DataFrame.from_dict 建構 DataFrame，指定 orient= 'index' 將資料與定義的元組鍵對齊。

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')

print(df)



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

方法透過串聯

或者，您可以透過串聯逐步建立DataFrame：

1. 提取使用者ID 並建立一個空列表來儲存組件資料幀。
2. 迭代字典，為每個使用者建立一個資料框並將其新增至清單。
3. 連接組件使用 pd.concat 的資料幀，依使用者 ID 進行索引。

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)

print(df)


               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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