


Konstruieren von Pandas-DataFrames aus verschachtelten Wörterbuchelementen
Gegeben sei ein verschachteltes Wörterbuch mit einer Struktur mit einer Benutzer-ID als oberster Ebene und Kategorien als zweiter Ebene Ebene und verschiedene Attribute als dritte Ebene besteht das Ziel darin, einen Pandas-DataFrame mit einem hierarchischen Index zu erstellen. Jede Benutzer-ID sollte als Indexwert erscheinen, während Kategorie- und Attributwerte die Spaltennamen bilden.
Herkömmliche Versuche, einen DataFrame aus einem solchen Wörterbuch zu erstellen, können zu einer falschen Index- und Spaltenzuweisung führen. Um dieses Problem anzugehen, sollten Sie die folgenden Ansätze in Betracht ziehen:
1. Umgestaltung des Wörterbuchs:
Eine Lösung besteht darin, das Wörterbuch in ein Format umzugestalten, in dem Schlüssel Tupel sind, die den gewünschten MultiIndex darstellen. Dies ermöglicht die Verwendung von pd.DataFrame.from_dict mit 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')
2. Datenrahmen verketten:
Alternativ kann man den Datenrahmen erstellen, indem man für jede Kategorie und jeden Benutzer einzelne Datenrahmen erstellt und diese dann verkettet:
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)
Beide Ansätze erzeugen einen Datenrahmen mit dem gewünschten Hierarchischer Index und Spaltenstruktur:
att_1 att_2 12 Category 1 1 whatever Category 2 23 another 15 Category 1 10 foo Category 2 30 bar
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich effizient einen Pandas-DataFrame aus einem verschachtelten Wörterbuch mit hierarchischen Daten erstellen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

PythonlistscanstoreanyDatatype, ArrayModulearraysStoreOnetype und NumpyarraysarefornumericalComputations.1) listet dieArversatile-memory-effizient.2) Arraymodulenarraysalememory-effizientforhomogeneData.3) Numpharraysareoptional-EffictionhomogenInData.3) nummodulenarraysoptionalinformanceIntata.3) nummodulearraysoptionalinformanceIntata.3) NumpharraysareoPresopplowancalinScesDataa.3) NumpharraysoePerformance

Wenn SietostoreavalueOfThewrongdatatypeinapythonarray, touencounteratypeerror.Thissisdustuetothearraymodules -SstrictTypeNeen -Forcortion, welche

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

ThescriptisrunningwithTheWrongPythonversionDuetoincorrectDefaultinterpretersettings.tofixthis: 1) checkHedEfaultpythonversionusingPython-Versionorpython3-Version.2) Verwenden von VirtualenVirmentsByCreatingonewithpython3.9-mvenvmyenv, und -Averifikation und -Averifikation

PythonarraysSupportvariousoperationen: 1) SlicicingExtractsSubsets, 2) Anhang/Erweiterungen, 3) Einfügen von PlaceSelementsatspezifischePositionen, 4) Entfernen von Delettel, 5) Sortieren/ReversingChangesorder und 6) compredewlistenwlists basierte basierte, basierte Zonexistin

NumpyarraysaresessentialForApplicationsRequeeFoughnumericalComputations und Datamanipulation

UseanArray.ArrayoveralistinpythonwhendealingwithhomogenousData, Performance-CriticalCode, OrInterfacingwithCcode.1) HomogenousData: ArraysSavemoryWithtypedElements.2) Performance-CriticalCode: ArraySaveMoryWithtypedElements.2) Performance-CriticalCode: ArraysFerbetterPerPterPerProrMtorChorescomeChormericalcoricalomancomeChormericalicalomentorMentumscritorcorements.3) Interf

Nein, NOTALLLISTOPERATIONSARESURDEDBYARAYS UNDVICEVERSA.1) ArraysDonotsupportdynamicoperationslikeAppendorinStResizing, die impactSperformance.2) listsDonotguaranteConstantTimeComplexityfordirectAccesslikearraysDo.


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

SublimeText3 Englische Version
Empfohlen: Win-Version, unterstützt Code-Eingabeaufforderungen!

SecLists
SecLists ist der ultimative Begleiter für Sicherheitstester. Dabei handelt es sich um eine Sammlung verschiedener Arten von Listen, die häufig bei Sicherheitsbewertungen verwendet werden, an einem Ort. SecLists trägt dazu bei, Sicherheitstests effizienter und produktiver zu gestalten, indem es bequem alle Listen bereitstellt, die ein Sicherheitstester benötigen könnte. Zu den Listentypen gehören Benutzernamen, Passwörter, URLs, Fuzzing-Payloads, Muster für vertrauliche Daten, Web-Shells und mehr. Der Tester kann dieses Repository einfach auf einen neuen Testcomputer übertragen und hat dann Zugriff auf alle Arten von Listen, die er benötigt.

Dreamweaver Mac
Visuelle Webentwicklungstools

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

PHPStorm Mac-Version
Das neueste (2018.2.1) professionelle, integrierte PHP-Entwicklungstool
