从嵌套字典构建 Pandas DataFrame
使用嵌套字典时,将数据转换为 pandas DataFrame 可能具有挑战性一种与所需结构保持一致的方式。特别是,从字典最深层提取数据作为系列可能会很麻烦。
假设您有一个结构如下的字典:
- 级别 1:UserId(长整型)
- 第 2 级:类别(字符串)
- 第 3 级:什锦属性(浮点型、整数型等)
目标是使用字典第三层的数据构建具有分层索引的 DataFrame。
使用a MultiIndex
pandas MultiIndex 是在 DataFrame 中表示分层数据的便捷方法。要从嵌套字典创建 MultiIndex,请将键重塑为与多索引值对应的元组。
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')
此方法将创建一个具有分层索引的 DataFrame,其中第一级包含 UserIds 和第二级包含类别。第三层的数据现在被组织成系列,可以使用 UserId 和 Category 作为索引进行访问。
使用串联的替代方法
构造 DataFrame 的另一种方法是通过连接组件数据帧。
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)
此方法迭代字典,创建一个 DataFrame对于每个 user_id 和类别组合。然后将生成的数据帧垂直连接并使用键作为分层索引进行连接。
以上是如何从具有分层索引的嵌套字典有效构建 Pandas DataFrame?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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