来自列表字典的数据框

问题描述：

有没有一种方法可以用纯粹的熊猫方法来实现以下目标？或者实际上是更合理的重新排列字典本身？来自列表字典的数据框

初始字典：

而且我想获得一个数据帧，其中列名会被嵌套字典键：

aa bb cc alpha beta gamma 
1 1 2 3 23 22 24 
2 2 2 3 26 25 24 
3 3 2 3 34 35 36

尝试：

aaa = pd.DataFrame(data_json) 
foo = lambda x: pd.Series([i for i in x.items()]) 
bbb=pd.concat([aaa['a'].apply(foo),aaa['b'].apply(foo)],axis=1)

给出我

0 1 2  0 1  2 
1 1 2 3 23 22 24 
2 2 2 3 26 25 24 
3 3 2 3 34 35 36

但现在我坚持，因为列名重复[0,1,2,0,1,2]和我说我不要，我不能只使用

bbb.rename(columns={0:'a',1:'b',...})

介意重新排序最初的字典，但我希望整个事情尽可能干净。

你介意加入你期待请输出数据帧？ –

当然，不知道如何正确格式化，虽然 – kakk11

你的方式很好。所以基本上你不再关心'a'或'b'，而是价值清单中的其他项目。 –

答

我会加载两个“A”和“B”分别和他们一起（合并它们在指数）：

pd.DataFrame(data_json['a']).join(pd.DataFrame(data_json['b'])) 


    aa bb cc alpha beta gamma 
0 1 2 3  23 22  24 
1 2 2 3  26 25  24 
2 3 2 3  34 35  36

的另一种方式，在情况下一个循环，你不知道有多少data_json.keys()你有，然后使用pd.concat，因为它是一个列表更方便。请注意，我用 sorted(data_json)，所以我可以a前b：

list_df = [] 
for k in sorted(data_json): 
    list_df.append(pd.DataFrame(data_json[k])) 
pd.concat(list_df, axis=1)

谢谢，这很好。 – kakk11

答

我会用concat。注：

In [11]: pd.DataFrame(data_json['a']) 
Out[11]: 
    aa bb cc 
0 1 2 3 
1 2 2 3 
2 3 2 3 

In [12]: pd.DataFrame(data_json['b']) 
Out[12]: 
    alpha beta gamma 
0  23 22  24 
1  26 25  24 
2  34 35  36

所以干脆：

In [13]: pd.concat((pd.DataFrame(v) for v in data_json.values()), axis=1) 
Out[13]: 
    alpha beta gamma aa bb cc 
0  23 22  24 1 2 3 
1  26 25  24 2 2 3 
2  34 35  36 3 2 3 

In [14]:

感谢您提供更一般的解决方案。 – kakk11

来自列表字典的数据框

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