将嵌套字典与列表展开到pandas DataFrame - keys列中 - 腾讯云开发者社区

Pandas提供了多种将Series、DataFrame对象合并的功能，有concat(), merge(), append(), join()等。...concat()的第一个参数通常传入一个由Series或DataFrame组成的列表，表示将列表中的数据连接到一起，连接的顺序与列表中的顺序相同。也可以传入一个字典，后面会介绍。...前面提到concat()的第一个参数可以用字典的方式传入，其效果与使用keys参数相同。给结果添加外层的行索引后，可以用添加的外层行索引将被连接数据取出。 ?...使用keys给结果添加外层行索引后，可以使用levels参数给外层索引添加更多的值，传入一个嵌套的列表数据。对不是多重行索引的数据，levels参数不支持，会报错。...以上就是Pandas连接操作concat()方法的介绍，本文都是以DataFrame为例，Series连接以及Series与DataFrame混合连接的原理都相同。

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Python--pandas数据创建

pandas 有两种数据结构 series：一维列表，带有标签的同构类型数组； DataFrame：二维列表，带有标签的可包含异构类型、大小可变的数据列，表格结构； In [2]: # series...数据在第二列输出，第一列是数据的索引，在pandas中称之为Index。...from dic and make keys, index in dataframe dfObj = pd.DataFrame.from_dict(studentData, orient='index...from nested Dictionary # 包含嵌套的字典 studentData = { } 0 : { 'name' : 'Aadi', 'age' : 16, 'city' : 'New...from nested dictionary # 包含嵌套的字典 dfObj = pd.DataFrame(studentData) dfObj Out[25]: 0 1 2 age 16 34

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python读取json文件转化为list_利用Python解析json文件

本文将介绍一种简单的、可复用性高的基于pandas的方法，可以快速地将json数据转化为结构化数据，以供分析和建模使用。...使用python解析json python的json库可以将json读取为字典格式。...=load_dict.keys()) data_raw = data_raw.append(load_dict,ignore_index=True) 接下来，我们要做的就是把每一列中，格式为dict和list...对dict的第一层key进行循环 list2=[j[i] for j in df[col_name]] # 存储对应上述key的value至列表推导式 df[i]=list2 # 存储到新的列中 df.drop...总结一下，解析json的整体思路就是 ①将json读入python转化为dict格式 ②遍历dict中的每一个key，将key作为列名，对应的value作为值 ③完成②以后，删除原始列，只保留拆开后的列

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创建DataFrame：10种方式任你选！

.jpg] 手动创建DataFrame 将每个列字段的数据通过列表的形式列出来 df1 = pd.DataFrame({ "name":["小明","小红","小侯","小周","小孙"],...] 2、字典中嵌套字典进行创建 # 嵌套字典的字典 dic2 = {'数量':{'苹果':3,'梨':2,'草莓':5}, '价格':{'苹果':10,'梨':9,'草莓':8},..."b","c","d"] # 修改索引 ) df10 [008i3skNgy1gqfifn3srmj30pc0i43zx.jpg] 3、列表中嵌套列表 # 嵌套列表形式 lst = [["小明"...它接收字典组成的字典或数组序列字典，并生成 DataFrame。除了 orient 参数默认为 columns，本构建器的操作与 DataFrame 构建器类似。...)是pandas中的二维数据结构，即数据以行和列的表格方式排列，类似于 Excel 、SQL 表，或 Series 对象构成的字典。

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Python数据分析-pandas库入门

DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame 中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。...() 如果指定了列序列，则 DataFrame 的列就会按照指定顺序进行排列，代码示例： pd.DataFrame(data,columns=['state','year','pop']) 如果传入的列在数据中找不到...，可以将 DataFrame 的列获取为一个 Series，代码示例： frame2['state'] frame2.state 列可以通过赋值的方式进行修改，赋值方式类似 Series。...例如，我们可以给那个空的 “debt” 列赋上一个标量值或一组值（数组或列表形式），代码示例： frame2.debt = np.arange(6.) frame2 注意：将列表或数组赋值给某个列时，...另一种常见的数据形式是嵌套字典，如果嵌套字典传给 DataFrame，pandas 就会被解释为：外层字典的键作为列，内层键则作为行索引，代码示例： #DataFrame另一种常见的数据形式是嵌套字典

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python数据科学系列：pandas入门详细教程

、切片访问、通函数、广播机制等 series是带标签的一维数组，所以还可以看做是类字典结构：标签是key，取值是value；而dataframe则可以看做是嵌套字典结构，其中列名是key，每一列的series...所以从这个角度讲，pandas数据创建的一种灵活方式就是通过字典或者嵌套字典，同时也自然衍生出了适用于series和dataframe的类似字典访问的接口，即通过loc索引访问。...为了沿袭字典中的访问习惯，还可以用keys()访问标签信息，在series返回index标签，在dataframe中则返回columns列名；可以用items()访问键值对，但一般用处不大。...前者是将已有的一列信息设置为标签列，而后者是将原标签列归为数据，并重置为默认数字标签 set_axis，设置标签列，一次只能设置一列信息，与rename功能相近，但接收参数为一个序列更改全部标签列信息（...get，由于series和dataframe均可以看做是类字典结构，所以也可使用字典中的get()方法，主要适用于不确定数据结构中是否包含该标签时，与字典的get方法完全一致 ?

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【Pandas】pandas的主要数据结构

DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。...创建DataFrame 字典创建最常用的方法时直接传入一个由等长列表或NumPy数组组成的字典。...字典嵌套创建嵌套字典传给DataFrame时，外层字典的键作为列，内层键作为行索引 In[1]: pop = {'Nevada':{2001:2.4,2002:2.9}, .......通过类似字典的方式，可以将DataFrame的列获取为一个Series。...注意：将列表或数组赋值给某个列时，其长度必须跟DataFrame的长度匹配；将Series赋值给一个列时，会精确匹配DataFrame的索引，空位将被用NaH替代。

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一道基础题，多种解题思路，引出Pandas多个知识点

[2, 3]), ('C', [4, 5, 6])]) 将这个内部是元组的可迭代对象传入DataFrame的构造函数中： pd.DataFrame(mydict.items()) 返回结果： ?...这是pandas最基础的开篇知识点使用可迭代对象构造DataFrame，列表的每个元素都是整个DataFrame对应的一行，而这个元素内部迭代出来的每个元素将构成DataFrame的某一列。...然后再看看这个explode函数，它是pandas 0.25版本才出现的函数，只有一个参数可以传入列名，然后该函数就可以把该列的列表每个元素扩展到多行上。...列表分列的2种方法列表分列的思路：Pandas的Series对象调用apply方法单个元素返回的结果是Series时，这个Series的每个数据会作为Datafrem的每一列，索引会作为列名。...将字典的键作为索引的2种读取方法当然上面我只是为了给大家讲述分列的一些方法。

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python读取json格式文件大量数据，以及python字典和列表嵌套用法详解

()) >>>dict_keys(['a', 'b', 'c']) 如果要变成list列表，转换类型即可 list(a.keys()) >>>['a', 'b', 'c'] 3.python字典和列表嵌套用法详解...3.3组合使用列表里也能嵌套列表，列表里能嵌套字典字典里能嵌套字典，字典里也能嵌套列表这是非常灵活的。...) 5 ### 将嵌套列表转为非嵌套列表 >>> a = [[1,2,3],[4,5,6],[7],[8,9]] >>> for i in a: ......t.extend(i) ... >>> print(t) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] *3.3.2列表嵌套字典在列表中嵌套字典应该是最常用的方式了...参考链接： python 中如何把嵌套的列表合并成一个列表?

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Python面试十问2

C', 3]] # 使用pandas的DataFrame()函数将列表转换为DataFrame df = pd.DataFrame(data, columns=['Letter', 'Number']...3 二、如何使用Series 字典对象生成 DataFrame # 导入pandas库 import pandas as pd # 创建一个字典对象 data = {'Name': ['Tom', '...Nick', 'John'], 'Age': [20, 21, 19]} # 使用pandas的DataFrame()函数将字典转换为DataFrame df = pd.DataFrame(data)...语法: DataFrame.set_index(keys, inplace=False) keys：列标签或列标签/数组列表，需要设置为索引的列 inplace：默认为False，适当修改DataFrame...七、apply() 函数使用方法如果需要将函数应⽤到DataFrame中的每个数据元素，可以使⽤ apply() 函数以便将函数应⽤于给定dataframe中的每⼀⾏。

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Pandas 数据结构

import pandas as pd s2 = pd.Series(['w','s','q'],index = [1,2,3]) print(s2) 2）传入一个字典dict：字典的key值就是数据标签...import pandas as pd df1 = pd.DataFrame(['a','b','c']) df1 2）传入一个嵌套列表list：当传入一个嵌套列表时，会根据嵌套列表数显示成多行数据...，嵌套列表中元素个数显示成多列数据。...行和列都是从0开始的默认索引。 df2 = pd.DataFrame([ ['a','A'],['b','B'],['c','C'] ] ) df2 列表里面嵌套的列表也可以换成元组。...行','3行']) df5 4）传入一个字典dict：直接以字典传入DataFrame时，字典的key值就相当于列索引，若未设置行索引，默认从0开始索引。

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Python处理CSV、JSON和XML数据的简便方法

确保每行中的列数相同，否则，在处理列表列表时，最终可能会遇到一些错误。...在单个列表中设置字段名称，并在列表列表中设置数据。这次我们将创建一个writer()对象并使用它将我们的数据写入文件，与读取时的方法基本一样。...将CSV转换为快速单行的字典列表。...将数据格式化为字典列表后，我们将使用该dicttoxml库将其转换为XML格式。我们还将其保存为JSON文件！...我们可以使用xmltodict库将ElementTree对象转换为字典。一旦我们有了字典，我们就可以转换为CSV，JSON或Pandas Dataframe！

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pandas库的简单介绍（2）

3.1 DataFrame的构建 DataFrame有多种构建方式，最常见的是利用等长度的列表或字典构建（例如从excel或txt中读取文件就是DataFrame类型）。...另外一个构建的方式是字典嵌套字典构造DataFrame数据；嵌套字典赋给DataFrame，pandas会把字典的键作为列，内部字典的键作为索引。...（3）为列、索引命名和values属性与Series一样，DataFrame也能为列，索引命名，同时也有values属性。...4.1 重建索引 reindex是pandas对象的重要方法，该方法创建一个符合条件的新对象。如果某个索引值之前并不存在，则会引入缺失值；在这里注意与上一篇文章2.2的区别。...在DataFrame中，reindex可以改变行索引、列索引，当仅传入一个序列，会默认重建行索引。

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Python处理CSV、JSON和XML数据的简便方法来了

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Pandas 实践手册（一）

我们可以简单地将 Pandas 对象理解为 Numpy 数组的增强版本，其中行与列可以通过标签进行识别，而不仅是简单的数字索引。Pandas 为这些基本数据结构提供了一系列有用的工具与方法。...2.2.2 DataFrame 作为特殊的字典我们也可以将 DataFrame 对象看作一种特殊的字典，其将一个「列名」映射到一个 Series 对象上。...：「基于嵌套列表（或元组）构建」（可以混用）： In[extra1]: pd.DataFrame([[1,2],[2,3],[3,4]], columns=['A', 'B']) Out[extra2...(zip(a_list, b_list)) 创建嵌套列表，再基于上述方式创建 DataFrame 即可（行索引为默认整数索引）。...2.3 Index 对象在 Series 对象与 DataFrame 对象中，都包含由于查找与修改数据的「索引」（index），其结构为一个 Index 对象。

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AI网络爬虫：用deepseek提取百度文心一言的智能体数据

pageSize=36&pageNo=1&tagId=-99请求方法: GET 状态代码: 200 OK 获取网页的响应，这是一个嵌套的json数据；获取json数据中"data"键的值，然后获取其中..."plugins"键的值，这是一个json数据，提取这个json数据中所有的键写入Excel文件的表头，提取这个json数据中所有键对应的值写入Excel文件的列；保存Excel文件；注意：每一步都输出信息到屏幕...；每爬取1页数据后暂停5-9秒；需要对 JSON 数据进行预处理，将嵌套的字典和列表转换成适合写入 Excel 的格式，比如将嵌套的字典转换为字符串；在较新的Pandas版本中，append方法已被弃用...源代码： import requests import pandas as pd import time import json # 请求URL url = "https://agents.baidu.com...data['data']['plugins'] # 提取所有产品的键作为表头 headers = set() for product in products: headers.update(product.keys

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AI网络爬虫：用deepseek提取百度文心一言的智能体数据

pageSize=36&pageNo=1&tagId=-99请求方法:GET状态代码:200 OK获取网页的响应，这是一个嵌套的json数据；获取json数据中"data"键的值，然后获取其中"plugins..."键的值，这是一个json数据，提取这个json数据中所有的键写入Excel文件的表头，提取这个json数据中所有键对应的值写入Excel文件的列；保存Excel文件；注意：每一步都输出信息到屏幕；...每爬取1页数据后暂停5-9秒；需要对 JSON 数据进行预处理，将嵌套的字典和列表转换成适合写入 Excel 的格式，比如将嵌套的字典转换为字符串；在较新的Pandas版本中，append方法已被弃用。...源代码：import requestsimport pandas as pdimport timeimport json# 请求URLurl = "https://agents.baidu.com/lingjing...data['data']['plugins']# 提取所有产品的键作为表头headers = set()for product in products:headers.update(product.keys

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Pandas入门

]中的值必须是索引的真实值；用iloc进行索引时，中括号[ ]中的值必须是整数，与列表list索引取值类似，例如obj.iloc[2]就是取第3行的值。...其实, Dataframe中的数据是以一个或多个二维块存放的(而不是列表、字典或别的一维数据结构)。...3.1 可以用于构造DataFrame的数据类型说明二维ndarray 数据矩阵,还可以传入行和列由列表或元组成的字典每个序列会变成DataFrame中的一列，所有序列的长度必须相同 Numpy...的结构化/记录数组类似于"由列表组成的字典" 由Series组成的字典每个Series会形成1列由字典组成的字典各内层字典会成为1列字典或者Series的列表各项会成为DataFrame的1...行，字典键的并集成为列简单例子如下： from pandas import DataFrame data = {'state':['Ohio', 'Ohio', 'Ohio', 'Nevada',

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Pandas

需要注意的是 loc 函数的第一个参数不能直接传入整数，可以考虑送个列表进去 DataFrame.iloc[]访问使用方法与 loc 相似，主要区别是该函数在使用时对列的索引可以用列索引号。...(data,index,column) df.index.names= df.columns.names= 具体传入参数根据列标签和行标签进行适当调整即可（列表或者列表嵌套）。...多级索引建立与单个索引相似，只需将每一级各个值对应的索引名称传给 index 参数即可，每一级的索引单独组成一个列表，传入 index 的参数应为列表的嵌套。...接收函数、字符串、字典，或函数与字符串的列表。...series 也可以是数组列表其它参数与 pandas.pivot_table()方法类似。

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python下的Pandas中DataFrame基本操作（二），DataFrame、dict、array构造简析

其实，DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。...导入基本python库： import numpy as np import pandas as pd DataFrame构造：　　1：直接传入一个由等长列表或NumPy数组组成的字典； dict...: Shape of passed values is (3, 5), indices imply (3, 4) 2：传入一个由嵌套的字典；　　它就会被解释为：外层字典的键作为列，内层键则作为行索引。..."b" : b}#将列表a，b转换成字典 data=DataFrame(c)#将字典转换成为数据框 print(data) 输出的结果为 a b 0 1 5 1 2 6 2 3...7 3 4 8 第二种：将包含不同子列表的列表转换为数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]#包含两个不同的子列表

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Pandas知识点-连接操作concat

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