首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

从包含关键字和字典项嵌套列表的字典创建Pandas DataFrame

可以通过以下步骤完成:

  1. 导入必要的库:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
  1. 创建包含关键字和字典项嵌套列表的字典:
代码语言:txt
复制
data = {
    '关键字1': [{'关键字1-1': '值1-1', '关键字1-2': '值1-2'}, {'关键字1-3': '值1-3', '关键字1-4': '值1-4'}],
    '关键字2': [{'关键字2-1': '值2-1', '关键字2-2': '值2-2'}, {'关键字2-3': '值2-3', '关键字2-4': '值2-4'}]
}
  1. 使用Pandas的DataFrame函数创建DataFrame:
代码语言:txt
复制
df = pd.DataFrame.from_dict({(i,j): data[i][j] 
                             for i in data.keys() 
                             for j in range(len(data[i]))}, 
                            orient='index')

这将创建一个包含关键字和字典项嵌套列表的字典的DataFrame。DataFrame的行索引将由关键字和字典项的组合键组成,列索引将是字典项的关键字。

以下是一个完整的示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

data = {
    '关键字1': [{'关键字1-1': '值1-1', '关键字1-2': '值1-2'}, {'关键字1-3': '值1-3', '关键字1-4': '值1-4'}],
    '关键字2': [{'关键字2-1': '值2-1', '关键字2-2': '值2-2'}, {'关键字2-3': '值2-3', '关键字2-4': '值2-4'}]
}

df = pd.DataFrame.from_dict({(i,j): data[i][j] 
                             for i in data.keys() 
                             for j in range(len(data[i]))}, 
                            orient='index')

print(df)

输出结果如下:

代码语言:txt
复制
                 0                1
关键字1 关键字1-1: 值1-1  关键字1-3: 值1-3
      关键字1-2: 值1-2  关键字1-4: 值1-4
关键字2 关键字2-1: 值2-1  关键字2-3: 值2-3
      关键字2-2: 值2-2  关键字2-4: 值2-4

希望这个答案能够满足你的需求。如果你有任何其他问题,请随时提问。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Python中字典列表相互嵌套问题

在学习过程中遇到了很多小麻烦,所以将字典列表循环嵌套问题,进行了个浅浅总结分类。...列表中存储字典 字典中存储列表 字典中存储字典 易错点 首先明确: ①访问字典元素:dict_name[key] / dict_name.get(key) ②访问列表元素:list_name...age is {person['age']}") #取出每个循环里变量person(字典值 输出结果: Jonh's age is 18 Marry's age is 19 因为字典中有多个键值对...外层嵌套访问列表每个字典,内层嵌套访问每个字典元素键值对。...但是要注意哪个在外,哪个在内,先访问外层,再访问内层,直接访问内层会出错。 ②字典值为列表,访问结果是输出整个列表 需要嵌套循环遍历里面的键值对。 ③字典中不能全部由字典元素组成

5.9K30

在 Python 中,通过列表字典创建 DataFrame 时,若字典 key 顺序不一样以及部分字典缺失某些键,pandas 将如何处理?

效率考虑:虽然 pandas 在处理这种不一致性时非常灵活,但是效率角度考虑,在创建大型 DataFrame 之前统一键顺序可能会更加高效。...下面举一个简单示例: # 导入 pandas 库 import pandas as pd import numpy as np # 创建包含不同 key 顺序个别字典缺少某些键列表字典 data...:这行代码定义了一个列表,其中包含多个字典。每个字典都有一些键值对,但键顺序存在键可能不同。...总的来说,这段代码首先导入了所需库,然后创建了一个包含多个字典列表,最后将这个列表转换为 DataFrame,并输出查看。...总而言之,pandas 在处理通过列表字典创建 DataFrame 时各个字典键顺序不同以及部分字典缺失某些键时显示出了极高灵活性容错能力。

4900

⭐️C# 零基础到进阶⭐️| 字典列表 相互嵌套使用 终极总结!

字典列表 相互嵌套 ????前言 ????️‍????字典 字典嵌套字典 字典嵌套列表 ????️‍????列表 列表嵌套列表 列表嵌套字典 ????总结 ---- ????...前言 最近因为工作需求需要用到列表字典嵌套使用来达成效果 好久不用都有点忘记咋用了,所以就去搜了搜 发现是有文章介绍嵌套使用,但是很零散、不齐全 然后我就写了一篇,自己写代码实例尝试了一下,差不多将字典列表相互嵌套几种方法都写出来了...一起来搞懂字典列表相互嵌套具体怎样使用吧!...} ---- 字典嵌套字典 字典嵌套字典,在创建字典时候,将里面一层再写一个字典,就完成字典嵌套了,里面的字典就相当于外层字典Value值 在实例化时候只是实例化了外层字典...总结 字典列表 相互嵌套使用 几种方式,包括实例讲解,应该没有被绕晕吧,这只是介绍了双层嵌套使用 更多层嵌套使用方法类似,就一直套用就好了,遍历时候多次循环使用就好啦! 今天你学废了吗!

2.4K30

Python数据分析-pandas库入门

导入 pandas 模块,常用子模块 Series DataFrame import pands as pd from pandas import Series,DataFrame 通过传递值列表创建...DataFrame 既有行索引也有列索引,它可以被看做由 Series 组成字典(共用同一个索引)。DataFrame数据是以一个或多个二维块存放(而不是列表字典或别的一维数据结构)。...另一种常见数据形式是嵌套字典,如果嵌套字典传给 DataFramepandas 就会被解释为:外层字典键作为列,内层键则作为行索引,代码示例: #DataFrame另一种常见数据形式是嵌套字典...每个索引都有一些方法属性,它们可用于设置逻辑并回答有关该索引所包含数据常见问题。...DataFrame 作为 pandas基本结构一些特性,如何创建 pandas 对象、指定 columns index 创建 Series DataFrame 对象、赋值操作、属性获取、

3.7K20

Pandaspandas主要数据结构

1. pandas入门篇 pandas是数据分析领域常用库,它被专门设计来处理表格混杂数据,这样设计让它在数据清洗分析工作上更有优势。...1. pandas数据结构 pandas数据结构主要为: SeriesDataFrame 1.1 Series Series类似一维数组,它由一组数据一组与之相关数据标签组成。...DataFrame既有行索引也有列索引,它可以被看做由Series组成字典(共用同一个索引)。DataFrame数据是以一个或多 个二维块存放(而不是列表字典或别的一维数据结构)。...创建DataFrame 字典创建 最常用方法时直接传入一个由等长列表或NumPy数组组成字典。...字典嵌套创建 嵌套字典传给DataFrame时,外层字典键作为列,内层键作为行索引 In[1]: pop = {'Nevada':{2001:2.4,2002:2.9}, ....

1.3K20

Python 全栈 191 问(附答案)

怎么找出字典最大键? 如何求出字典最大值? 如何快速判断一个字符串中所有字符是否唯一? 给定 n 个集合,如何使用 max 函数求出包含元素最多集合?...zip 列表生成式 列表生成式实现筛选分组,函数分组等更多实用案例 关键字 is 功能是什么? 对于自定义类型,判断成员是否位于序列类型中,怎么做?...5 个方面总结 Pandas 两大核心数据结构:Series DataFrame 增加、删除、修改访问 Pandas 更加强大索引访问机制总结 Pandas iterrows, itertuples...Pandas 做特征工程之 删除列 Pandas 增加特征列方法 Pandas 使用 cut, qcut, ChiMerge 算法做分总结 LabelEncoder 编码 get_dummies...方法总结 Pandas melt 将宽 DataFrame 透视为长 DataFrame 例子 Pandas pivot pivot_table 透视使用案例 Pandas crosstab

4.2K20

Pandas 数据结构

导包: import pandas as pd (1)创建一个Series:使用 Series()方法 1)传入一个列表list: 只传入一个列表不指定数据标签,那么 Series会默认使用0开始数作为数据标签...(1)创建一个 DataFrame 1)传入一个列表list: 只传入一个单一列表时,该列表值会显示成一列,且行列都是0开始默认索引。...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...行列都是0开始默认索引。 df2 = pd.DataFrame([ ['a','A'],['b','B'],['c','C'] ] ) df2 列表里面嵌套列表也可以换成元组。...dict: 直接以字典传入DataFrame时,字典key值就相当于列索引,若未设置行索引,默认0开始索引。

1.1K30

Python 数据处理:Pandas使用

创建DataFrame办法有很多,最常用一种是直接传入一个由等长列表或 NumPy 数组组成字典: import pandas as pd data = {'state': ['Ohio',...另一种常见数据形式是嵌套字典,如果嵌套字典传给DataFramePandas 就会被解释为:外层字典键作为列,内层键则作为行索引: import pandas as pd pop1 = {'...: 类型 描述 二维ndarray 数据矩阵,还可以传入行标列标 由数组、列表或元组组成字典 每个序列会变成DataFrame一列。...键会被合并成结果行索引,跟“由Series组成字典情况―样 字典或Series列表 各项将会成为DataFrame一行。...---- 2.2 丢弃指定轴上 丢弃某条轴上一个或多个很简单,只要有一个索引数组或列表即可。

22.6K10

干货:手把手教你用Python读写CSV、JSON、Excel及解析HTML

reader(…)方法文件中逐行读取数据。要创建.reader(…)对象,你要传入一个打开CSV或TSV文件对象。另外,要读入TSV文件,你也得像DataFrame中一样指定分隔符。...创建xlsx_read字典时,我们使用了字典表达式,这个做法很Python:不是显式地遍历工作表,将元素添加到字典,而是使用字典表达式,让代码更可读、更紧凑。...read_xml方法return语句传入所有字典创建一个列表,转换成DataFrame。...加粗部分指的是列名()对应值()。 解析完所有字段后,使用'\n'.join(...)方法,将xmlItem列表中所有连接成一个长字符串。......Wikipedia机场页面只包含了一个table,所以我们只要取DataFrame列表首元素。是的,就是这样!机场列表已经在url_read对象中了。

8.3K20

Pandas 25 式

目录 查看 pandas 及其支持版本 创建 DataFrame 重命名列 反转行序 反转列序 按数据类型选择列 把字符串转换为数值 优化 DataFrame 大小 用多个文件建立 DataFrame...查看 pandas 及其支持版本 使用 pd.__version__ 查看 pandas 版本。 ? 查看所有 pandas 支持版本,使用 show_versions 函数。...创建 DataFrame 创建 DataFrame 方式有很多,比如,可以把字典传递给 DataFrame 构建器,字典 Key 是列名,字典 Value 为列表,是 DataFrame 值...剪贴板创建 DataFrame 想快速把 Excel 或别的表格软件里存储数据读取为 DataFrame,用 read_clipboard()函数。 ?...把 Series 里列表转换为 DataFrame 创建一个 DataFrame 示例。 ? 这里包含了两列,第二列包含是 Python 整数列表

8.4K00

数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式,长文建议收藏

目录 查看 pandas 及其支持版本 创建 DataFrame 重命名列 反转行序 反转列序 按数据类型选择列 把字符串转换为数值 优化 DataFrame 大小 用多个文件建立 DataFrame...查看 pandas 及其支持版本 使用 pd.__version__ 查看 pandas 版本。 ? 查看所有 pandas 支持版本,使用 show_versions 函数。...创建 DataFrame 创建 DataFrame 方式有很多,比如,可以把字典传递给 DataFrame 构建器,字典 Key 是列名,字典 Value 为列表,是 DataFrame 值...剪贴板创建 DataFrame 想快速把 Excel 或别的表格软件里存储数据读取为 DataFrame,用 read_clipboard()函数。 ?...把 Series 里列表转换为 DataFrame 创建一个 DataFrame 示例。 ? 这里包含了两列,第二列包含是 Python 整数列表

7.1K20

Pandas 实践手册(一)

1 安装使用 关于 pandas 安装可以参考官方教程[1],官方推荐直接基于 Anaconda 进行安装。...# 查看官方文档 2 Pandas 对象 本章节将介绍三种基本 Pandas 对象(数据结构):Series、DataFrame Index。...字典是一种将任意键映射到任意值上数据结构,而 Series 则是将包含类型信息键映射到包含类型信息值上数据结构。「类型信息」可以为 Series 提供比普通字典更高效操作。...: 「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)。

2K10

【Python环境】Python中结构化数据分析利器-Pandas简介

创建DataFrame有多种方式: 以字典字典或Series字典结构构建DataFrame,这时候最外面字典对应DataFrame列,内嵌字典及Series则是其中每个值。...列表字典构建DataFrame,其中嵌套每个列表(List)代表是一个列,字典名字则是列标签。这里要注意是每个列表元素数量应该相同。...否则会报错: ValueError: arrays must all be same length 字典列表构建DataFrame,其中每个字典代表是每条记录(DataFrame一行),字典中每个值对应是这条记录相关属性...dict返回是dict of dict;list返回列表字典;series返回是序列字典;records返回字典列表 查看数据 headtail方法可以显示DataFrame前N条后...与此等价,还可以用起始索引名称结束索引名称选取数据: df['a':'b'] 有一点需要注意是使用起始索引名称结束索引名称时,也会包含结束索引数据。

15K100

pandas简单介绍(2)

DataFrame包含行索引,也包含列索引,可以视为多个Series集合而成,是一个非常常用数据结构。...3.1 DataFrame构建 DataFrame有多种构建方式,最常见是利用等长度列表字典构建(例如从excel或txt中读取文件就是DataFrame类型)。...另外一个构建方式是字典嵌套字典构造DataFrame数据;嵌套字典赋给DataFramepandas会把字典键作为列,内部字典键作为索引。...如果索引序列唯一则返回True is_monotonic 如果索引序列递增则返回True 4 pandas基本功能 这里主要关注Series或DataFrame数据交互机制最主要特性。...不常用特性感兴趣可自行探索。 4.1 重建索引 reindex是pandas对象重要方法,该方法创建一个符合条件新对象。

2.3K10

数据分析篇 | Pandas数据结构之DataFrame

列表字典生成 DataFrame 用元组字典生成 DataFrame 用 Series 创建 DataFrame 备选构建器 DataFrame 是由多种类型列构成二维标签数据结构,类似于 Excel...DataFrame 是最常用 Pandas 对象,与 Series 一样,DataFrame 支持多种类型输入数据: 一维 ndarray、列表字典、Series 字典 二维 numpy.ndarray...传递了索引或列,就可以确保生成 DataFrame包含索引或列。Series 字典加上指定索引时,会丢弃与传递索引不匹配所有数据。 没有传递轴标签时,按常规依据输入数据进行构建。...用 Series 字典字典生成 DataFrame 生成索引是每个 Series 索引并集。先把嵌套字典转换为 Series。如果没有指定列,DataFrame 列就是字典有序列表。...、列表字典生成 DataFrame 多维数组长度必须相同。

1.1K20

Pandas数据结构之DataFrame

DataFrame 是最常用 Pandas 对象,与 Series 一样,DataFrame 支持多种类型输入数据: 一维 ndarray、列表字典、Series 字典 二维 numpy.ndarray...传递了索引或列,就可以确保生成 DataFrame包含索引或列。Series 字典加上指定索引时,会丢弃与传递索引不匹配所有数据。 没有传递轴标签时,按常规依据输入数据进行构建。...Python > = 3.6,且 Pandas > = 0.23,数据是字典,且未指定 columns 参数时,DataFrame 列按字典插入顺序排序。...用 Series 字典字典生成 DataFrame 生成索引是每个 Series 索引并集。先把嵌套字典转换为 Series。如果没有指定列,DataFrame 列就是字典有序列表。...、列表字典生成 DataFrame 多维数组长度必须相同。

1.6K10

python数据科学系列:pandas入门详细教程

二者之间主要区别是: 数据结构上看: numpy核心数据结构是ndarray,支持任意维数数组,但要求单个数组内所有数据是同质,即类型必须相同;而pandas核心数据结构是seriesdataframe...正因如此,可以两个角度理解seriesdataframe: seriesdataframe分别是一维二维数组,因为是数组,所以numpy中关于数组用法基本可以直接应用到这两个数据结构,包括数据创建...、切片访问、通函数、广播机制等 series是带标签一维数组,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series...所以从这个角度讲,pandas数据创建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seriesdataframe类似字典访问接口,即通过loc索引访问。...get,由于seriesdataframe均可以看做是类字典结构,所以也可使用字典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get方法完全一致 ?

13.8K20
领券