我 有 一 个 嵌套 的 字典 ， 看 起来 像 这样 ：
test_dict = {'header1_1': {'header2_1': {'header3_1': {'header4_1': ['322.5', 330.0, -0.28],
'header4_2': ['322.5', 332.5, -0.26]},
'header3_2': {'header4_1': ['285.0', 277.5, -0.09],
'header4_2': ['287.5', 277.5, -0.12]}},
'header2_2': {'header3_1': {'header4_1': ['345.0', 357.5, -0.14],
'header4_2': ['345.0', 362.5, -0.14]},
'header3_2': {'header4_1': ['257.5', 245.0, -0.1],
'header4_2': ['257.5', 240.0, -0.08]}}}}中 的 每 一 个
标 头 有 4 个 级别 ， 每个 级别 可以 有 多 个 值 ， 例如 header1_1 、 header1_2 。 指定 这些 标 头 的 组合 后 ， 您 将 拥有 一 个 包含 3 个 值 的 列表 。
我 想 把 它 放到 一 个 数据 帧 中 ， 所以 我 创建 了 一 个 经过 修改 的 字典 ：
reformed_dict = {}
for outerKey, innerDict in test_dict.items():
for innerKey, innerDict2 in innerDict.items():
for innerKey2, innerDict3 in innerDict2.items():
for innerKey3, values in innerDict3.items():
reformed_dict[(outerKey,
innerKey, innerKey2, innerKey3)] = values
reformed_dict格式
修改 后 的 词典 如下 ：
{（ " 标题 1_1 " 、 " 标题 2_1 " 、 " 标题 3_1 " 、 " 标题 4_1 " ） ：[ " 322.5 " ， 330.0 ， -0.28 ] ，
（ ' 信 头 1_1 ' 、 ' 信 头 2_1 ' 、 ' 信 头 3_1 ' 、 ' 信 头 4_2 ' ） ：[ " 322.5 " ， 332.5 ， -0.26 ] ，
（ " 标题 1_1 " 、 " 标题 2_1 " 、 " 标题 3_2 " 、 " 标题 4_1 " ） ：[ " 285.0 " ， 277.5 ， -0.09 ] ，
（ ' 信 头 1_1 ' 、 ' 信 头 2_1 ' 、 ' 信 头 3_2 ' 、 ' 信 头 4_2'） ：[ " 287.5 " ， 277.5 ， -0.12 ] ，
（ ' 信 头 1_1 ' 、 ' 信 头 2_2 ' 、 ' 信 头 3_1 ' 、 ' 信 头 4_1 ' ） ：[ " 345.0 " ， 357.5 ， -0.14 ] ，
（ ' 信 头 1_1 ' 、 ' 信 头 2_2 ' 、 ' 信 头 3_1 ' 、 ' 信 头 4_2 ' ） ：[ " 345.0 " ， 362.5 ， -0.14 ] ，
（ ' 信 头 1_1 ' 、 ' 信 头 2_2 ' 、 ' 信 头 3_2 ' 、 ' 信 头 4_1 ' ） ：[ " 257.5 " ， 245.0 ， -0.1 ] ，
（ ' 信 头 1_1 ' 、 ' 信 头 2_2 ' 、 ' 信 头 3_2 ' 、 ' 信 头 4_2'） ：【 257.5 ， 240.0 ， -0.08 】
将 其 放入 数据 帧 ：
df = pandas.DataFrame(reformed_dict)格式
它 看 起来 像 ：
报头 1_1
报头 2_1 报头 2_2
报头 3_1 报头 3_2 报头 3_1 报头 3_2
头 4_1 头 4_2 头 4_1 头 4_2 头 4_1 头 4_2 头 4_1 头 4_2 头 4_1 头 4_2
2000 年 12 月 31 日 终 了 的 2000 年 6 月 30 日 终 了 的 2000 年 6 月 30 日 终 了 的 2000 年 6 月 30 日 终 了 的 2000 年 6 月 30 日 终 了 的 2000 年 6 月 30 日 终 了 的 2000 年 6 月 30 日 终 了 的 2000 年 6 月 30 日 终 了 的 2000 年 6 月 30 日 终 了 的 2000 年 6 月 30 日 终 了 的 2000 年 6 月 30 日 终 了 的 2000 年 6 月 30 日 终 了 的 2000 年 6 月 30 日 终 了 的 2000 年 6 月 30 日 终 了 的 2000 年 6 月 30 日 终 了 的 200
2000 年 12 月 31 日 终 了 的 2000 年 12 月 31 日 终 了 的 2000 年 12 月 31 日 终 了 的 2000 年 12 月 31 日 终 了 的 2000 年 12 月 31 日 终 了 的 2000 年 12 月 31 日 终 了 的 2000 年 12 月 31 日 终 了 的 2000 年 12 月 31 日 终 了 的 2000 年 12 月 31 日 终 了 的 2000 年 12 月 31 日 终 了 的 2000 年 12 月 31 日 终 了 的 2000 年 12 月 31 日 终 了 的 2000 年 12 月 31 日 终 了 的 2000 年 12 月 31 日 终 了 的 200
一 个 月 后 ， 该 指数 将 下降 。
我 想 做 的 是 让 所有 的 列 标题 都 是 行 标题 ， 每个 标题 组合 有 3 列 ， 我 将 这些 列 命名 为 Val1 、 Val2 、 Val3 。
因此 我 使用 df . stack （ ） 将 列 标题 推入 行 中 ：
df_1 = df.stack(level=0)
df_2 = df_1.stack(level=0)
df_3 = df_2.stack(level=0)
df_4 = df_3.stack(level=0)
print(df_4)格式
其 结果 是 ：
报头 1_1 报头 2_1 报头 3_1 报头 4_1 322.5
报头 4_2 322.5
报头 3_2 报头 4_1 285.0
标题 4_2 287.5
报头 2_2 报头 3_1 报头 4_1 345.0
报头 4_2 345.0
报头 3_2 报头 4_1 257.5
标题 4_2 257.5
1 报头 1_1 报头 2_1 报头 3_1 报头 4_1 330.0
报头 4_2 332.5
报头 3_2 报头 4_1 277.5
标题 4_2 277.5
报头 2_2 报头 3_1 报头 4_1 357.5
报头 4_2 362.5
报头 3_2 报头 4_1 245.0
报头 4_2 240.0
2 个 报头 1_1 个 报头 2_1 个 报头 3_1 个 报头 4_1 -0.28
报头 4_2 -0.26
报头 3_2 报头 4_1 -0.09
报头 4_2 -0.12
报头 2_2 报头 3_1 报头 4_1 -0.14
报头 4_2 -0.14
报头 3_2 报头 4_1 -0.1
报头 4_2 -0.08
这 不是 我 想要 的 布局 ， 因为 我 希望 每个 列表 中 的 3 个 值 都 在 同一 行 上 ， 就 像 它们 在 经过 修改 的 字典 中 的 情况 一样 。
我 如何 才能 做到 这 一 点 ？
2条答案
按热度按时间ve7v8dk21#
您正在查找的是MultiIndex。
将dict的键转换为索引并将dict值用作数据：
输出量：
如果希望索引为列：
输出量：
cedebl8k2#
请尝试：
其给出：
当处理深度嵌套列表或字典时，使用递归遍历嵌套分支是一个很好的例子，在这里使用递归是有意义的。
沿着
body元素的路径，上面的递归函数测试字典值的类型，并在该值不是字典时停止递归调用。通过在递归调用期间跟踪行的级别和数量，可以使用适当的值填充列，因此在创建PandasDataFrame时，每列中的行元素数量相等。
collections模块中提供的defaultdict(list)dictionary对象（标准Python安装的一部分）创建一个空列表作为值，并为尚未存储在字典中的键返回该值。这节省了在用项填充列表之前在字典中创建第一个key:value条目所需的一些代码行。