假设我有一个带结构的嵌套字典'user_dict':
第1级: UserId(长整数)
第2级:类别(字符串)
第3级:各种属性(浮点数,整数等)
例如,这个字典的条目是:
user_dict[12] = {
"Category 1": {"att_1": 1,
"att_2": "whatever"},
"Category 2": {"att_1": 23,
"att_2": "another"}}
"user_dict"中的每个项目具有相同的结构,"user_dict"包含大量项目,我想将这些项目提供给pandas DataFrame,从属性构建系列.在这种情况下,分层索引对于此目的是有用的.
具体来说,我的问题是,是否存在一种方法来帮助DataFrame构造函数理解该系列应该是从字典中"级别3"的值构建的？
如果我尝试类似的东西:
df = pandas.DataFrame(users_summary)
"级别1"(用户ID)中的项目被视为列,这与我想要实现的目标相反(将用户ID作为索引).
我知道我可以在迭代字典条目后构建系列,但如果有更直接的方法,这将非常有用.类似的问题是询问是否可以从文件中列出的json对象构造pandas DataFrame.