New*_*ler 2 python dictionary multi-index dataframe pandas
我有以下字典.
d= {'key1': {'sub-key1': ['a','b','c','d','e']},
'key2': {'sub-key2': ['1','2','3','5','8','9','10']}}
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在这篇文章的帮助下,我成功地将这个字典转换为DataFrame.
df = pd.DataFrame.from_dict({(i,j): d[i][j]
for i in d.keys()
for j in d[i].keys()},
orient='index')
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但是,我的DataFrame采用以下形式:
0 1 2 3 4 5 6
(key1, sub-key1) a b c d e None None
(key2, sub-key2) 1 2 3 5 8 9 10
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我可以使用元组作为索引值,但我认为使用多级DataFrame更好.像这样的帖子帮助我分两步创建它,但是我很难一步完成(即从最初的创建),因为字典中的列表以及之后的元组添加了一个级别并发症.
我认为你很接近,因为MultiIndex
可能使用的MultiIndex.from_tuples
方法:
d = {(i,j): d[i][j]
for i in d.keys()
for j in d[i].keys()}
mux = pd.MultiIndex.from_tuples(d.keys())
df = pd.DataFrame(list(d.values()), index=mux)
print (df)
0 1 2 3 4 5 6
key1 sub-key1 a b c d e None None
key2 sub-key2 1 2 3 5 8 9 10
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谢谢,Zero为另一个解决方案:
df = pd.DataFrame.from_dict({(i,j): d[i][j]
for i in d.keys()
for j in d[i].keys()},
orient='index')
df.index = pd.MultiIndex.from_tuples(df.index)
print (df)
0 1 2 3 4 5 6
key1 sub-key1 a b c d e None None
key2 sub-key2 1 2 3 5 8 9 10
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