Создайте фрейм данных из словаря списков (который содержит словарь)
У меня есть словарь:
data1 = {
'AI': [3, {'G': 0.0, 'C': 0.31666666666666665, 'L': 0.3333333333333333, 'U': 0.0, 'J': 0.0, 'W': 0.0, 'O1': 0.3333333333333333, 'O2': 0.016666666666666666, 'T1': 0.0, 'T2': 0.0, 'N': 0.0, 'B': 0.0, 'R': 0.0, 'D': 0.0, 'M': 0.0}, [0.3333333333333333, 0.3333333333333333, 0.3333333333333333]],
'CY': [96, {'G': 0.010416666666666666, 'C': 0.0, 'L': 0.46875, 'U': 0.0, 'J': 0.010416666666666666, 'W': 0.0, 'O1': 0.41666666666666663, 'O2': 0.020833333333333332, 'T1': 0.0, 'T2': 0.07291666666666666, 'N': 0.0, 'B': 0.0, 'R': 0.0, 'D': 0.0, 'M': 0.0}, [0.3333333333333333, 0.3333333333333333, 0.3333333333333333]],
'PY': [127, {'G': 0.0, 'C': 0.0, 'L': 0.42276422764227645, 'U': 0.008130081300813009, 'J': 0.0, 'W': 0.0, 'O1': 0.4552845528455285, 'O2': 0.04065040650406505, 'T1': 0.0, 'T2': 0.04878048780487805, 'N': 0.020325203252032523, 'B': 0.0040650406504065045, 'R': 0.0, 'D': 0.0, 'M': 0.0}, [0.3333333333333333, 0.3333333333333333, 0.3333333333333333]],
'SR': [1, {'G': 0.0, 'C': 0.0, 'L': 0.0, 'U': 0.0, 'J': 0.0, 'W': 0.0, 'O1': 0.0, 'O2': 1.0, 'T1': 0.0, 'T2': 0.0, 'N': 0.0, 'B': 0.0, 'R': 0.0, 'D': 0.0, 'M': 0.0}, [0.33333333333333337, 0.33333333333333337, 0.33333333333333337]],
'CV': [119, {'G': 0.03022827836191888, 'C': 0.09570154943733565, 'L': 0.1787022898077257, 'U': 0.059038954704106396, 'J': 0.01667767082036904, 'W': 0.0008338835410184519, 'O1': 0.46697478297033307, 'O2': 0.03193607185392467, 'T1': 0.0, 'T2': 0.08238175915743774, 'N': 0.0208470885254613, 'B': 0.00833883541018452, 'R': 0.0, 'D': 0.00833883541018452, 'M': 0.0}, [0.33216690905268464, 0.3354010574206815, 0.3324320335266338]],
'BS': [65, {'G': 0.024576271186440683, 'C': 0.1033898305084746, 'L': 0.08576271186440679, 'U': 0.37796610169491535, 'J': 0.016949152542372885, 'W': 0.0, 'O1': 0.21864406779661022, 'O2': 0.07271186440677968, 'T1': 0.050847457627118654, 'T2': 0.013559322033898308, 'N': 0.016949152542372885, 'B': 0.0016949152542372885, 'R': 0.0, 'D': 0.016949152542372885, 'M': 0.0}, [0.3346524499339513, 0.3346524499339513, 0.33069510013209746]],
'RD': [24, {'G': 0.041666666666666664, 'C': 0.0, 'L': 0.29166666666666663, 'U': 0.0, 'J': 0.0, 'W': 0.0, 'O1': 0.5833333333333333, 'O2': 0.041666666666666664, 'T1': 0.0, 'T2': 0.0, 'N': 0.041666666666666664, 'B': 0.0, 'R': 0.0, 'D': 0.0, 'M': 0.0}, [0.3333333333333333, 0.3333333333333333, 0.3333333333333333]]
}
Форма:
d1 = {
A1: [n1, {B1: m1, B2: m2, ...}, [p1, q1, r1]],
...
}
Я хочу создать фрейм данных, который содержит ключи верхнего уровня (A) словаря в виде строк (поэтому они образуют первый столбец фрейма данных), а ключи внутреннего уровня (B) в качестве столбцов. Клавиши B не меняются от записи к записи. Значения m должны быть значениями ячеек.
Какой самый питонический способ добиться этого?
Я прочитал Создайте фрейм данных pandas из словаря словарей, но словарь здесь вложен внутри списка, а это простой словарь словарей. Не сравнимо.
Что вы подразумеваете под «самым питоническим»? Знаете ли вы какой-нибудь способ сделать это? Мол, вы знакомы с pd.DataFrame.from_dict()?
Как это не сравнимо? Вам просто нужно написать цикл над диктом и выбрать вложенный диктовку. Вы наверняка знаете, как это сделать, верно?
@wjandrea Я ценю помощь в перефразировании моего вопроса, но чувствую, что иногда это неуместно. Большинству людей известен способ ведения дел «грубой силой». Однако в Python всегда существует элегантный однострочный метод выполнения действий, например, предложенный Ouroboros1. Это то, что большинство людей имеют в виду, когда говорят «питонический».
@user2751530 user2751530 это грубый способ
Ответы 1
Вы можете использовать pd.DataFrame.from_dict с orient='index':
out = pd.DataFrame.from_dict({k: v[1] for k, v in data1.items()}, orient='index')
Выход:
G C L U J W O1 \
AI 0.000000 0.316667 0.333333 0.000000 0.000000 0.000000 0.333333
CY 0.010417 0.000000 0.468750 0.000000 0.010417 0.000000 0.416667
PY 0.000000 0.000000 0.422764 0.008130 0.000000 0.000000 0.455285
SR 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
CV 0.030228 0.095702 0.178702 0.059039 0.016678 0.000834 0.466975
BS 0.024576 0.103390 0.085763 0.377966 0.016949 0.000000 0.218644
RD 0.041667 0.000000 0.291667 0.000000 0.000000 0.000000 0.583333
O2 T1 T2 N B R D M
AI 0.016667 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.0 0.000000 0.0
CY 0.020833 0.000000 0.072917 0.000000 0.000000 0.0 0.000000 0.0
PY 0.040650 0.000000 0.048780 0.020325 0.004065 0.0 0.000000 0.0
SR 1.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.0 0.000000 0.0
CV 0.031936 0.000000 0.082382 0.020847 0.008339 0.0 0.008339 0.0
BS 0.072712 0.050847 0.013559 0.016949 0.001695 0.0 0.016949 0.0
RD 0.041667 0.000000 0.000000 0.041667 0.000000 0.0 0.000000 0.0
Спасибо. Это почти идеально. Как передать строку заголовка первому столбцу (содержащему «AI» и т. д.)?
Вы можете связать df.rename_axis: .rename_axis(index='index_name').
Оказалось, что мне это не нужно. В любом случае спасибо, что ответили на мой вопрос.
Я думаю, вы только что перепутали индекс со столбцом. В out выше «AI» и т. д. являются значениями индекса, и чтобы присвоить индексу имя/метку, вы можете использовать rename_axis. Если вы затем захотите выбрать его в качестве столбца, вам сначала нужно сделать его таковым. Например. используя .reset_index(): out.rename_axis(index='not_a_column').reset_index()['not_a_column']
Значит,
n, p, q, rследует игнорировать?