从嵌套字典创建扩展的pandas数据帧可以通过以下步骤实现:
import pandas as pd
data = {
'A': {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3},
'B': {'a': 4, 'b': 5, 'c': 6},
'C': {'a': 7, 'b': 8, 'c': 9}
}
pd.DataFrame.from_dict()
方法创建数据帧:df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient='index')
这里的orient='index'
表示使用字典的键作为行索引。
df = df.stack().reset_index()
df.columns = ['Index', 'Column', 'Value']
使用stack()
方法将嵌套字典展开,并使用reset_index()
方法重置索引。然后,通过重新命名列名来创建扩展的数据帧。
最终,你将获得一个扩展的pandas数据帧df
,其中包含三列:'Index'表示原始字典的键,'Column'表示原始字典的键中的键,'Value'表示原始字典的键中的值。
这种方法适用于将嵌套字典转换为扁平化的数据结构,方便进行数据分析和处理。
推荐的腾讯云相关产品:腾讯云数据库TDSQL、腾讯云云服务器CVM、腾讯云对象存储COS。
Elastic 实战工作坊
Elastic 实战工作坊
云原生正发声
云+社区沙龙online
serverless days
云+社区技术沙龙[第27期]
云+社区开发者大会(苏州站)
“中小企业”在线学堂
云+社区技术沙龙[第20期]
DBTalk技术分享会
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云