如何从嵌套字典创建具有分层索引的 Pandas DataFrame？

使用分层索引从嵌套字典值构造 Pandas DataFrame

考虑一个嵌套字典 use​​r_dict，其中第一级键代表 UserId，第二级键是类别，第三级键是各种属性。目标是使用第三级中的值构建具有分层索引的 pandas DataFrame。

为了实现此目标，我们需要将字典的键重塑为表示分层索引的元组。使用 pd.DataFrame.from_dict，我们可以创建具有正确索引结构的 DataFrame：

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'}}}

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')


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

另一种方法涉及连接从每个字典条目创建的各个 DataFrame：

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'))

pd.concat(frames, keys=user_ids)

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

两者方法使用嵌套字典第三层中的值有效地构造具有分层索引的 DataFrame。

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