本文介绍了Python dict到DataFrame Pandas-级别的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
几个月前,@ Romain X.在这个问题上为我提供了很多帮助:
Few months ago @Romain X. helped me a lot with this question:
现在我正尝试在更深层次上做同样的事情,这是示例:
Now I´m trying to do the same with deeper levels, here is the example:
{u'instruments': [{u'instrument': u'EUR_USD',
u'interestRate': {u'EUR': {u'ask': 0.004, u'bid': 0},
u'USD': {u'ask': 0.004, u'bid': 0}}}]}
数据框"的列标签和值应为仪器,EUR_ask,EUR_bid,USD_ask,USD_bid.
Columns labels and values of my Data Frame should be instrument, EUR_ask, EUR_bid, USD_ask, USD_bid.
我尝试过:
pd.DataFrame.from_dict(df).join(pd.DataFrame.from_dict(df['instruments'])).drop('instruments', axis=1)
pd.DataFrame.from_dict(df).join(pd.DataFrame.from_dict(df['instruments'])).drop('instruments', axis=1)
谢谢!
推荐答案
来了,
df = pd.DataFrame.from_dict(d)\
.join(pd.DataFrame.from_dict(d['instruments']))\
.drop('instruments', axis=1)
df2 = pd.DataFrame.from_dict(df.interestRate[0])
df2 = pd.DataFrame.transpose(df2)
df2 = df2.reset_index()
df2.columns.values[0] = 'instrument'
print (df2)
instrument ask bid
0 EUR 0.004 0.0
1 USD 0.004 0.0
这篇关于Python dict到DataFrame Pandas-级别的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持!