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如何将嵌套字典中的值映射到dataframe中的多个列

将嵌套字典中的值映射到DataFrame中的多个列可以通过以下步骤实现:

  1. 导入所需的库:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
  1. 创建嵌套字典:
代码语言:txt
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data = {
    'A': {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3},
    'B': {'a': 4, 'b': 5, 'c': 6},
    'C': {'a': 7, 'b': 8, 'c': 9}
}
  1. 将嵌套字典转换为DataFrame:
代码语言:txt
复制
df = pd.DataFrame(data)

这样就创建了一个包含嵌套字典中值的DataFrame,其中字典的键将成为DataFrame的列名,字典的值将成为DataFrame的数据。

示例输出:

代码语言:txt
复制
   A  B  C
a  1  4  7
b  2  5  8
c  3  6  9

这种方法适用于嵌套字典的每个键都对应一个值的情况。如果嵌套字典的值是一个列表或其他可迭代对象,可以使用以下方法将其映射到多个列:

  1. 导入所需的库:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
  1. 创建嵌套字典:
代码语言:txt
复制
data = {
    'A': {'a': [1, 2], 'b': [3, 4], 'c': [5, 6]},
    'B': {'a': [7, 8], 'b': [9, 10], 'c': [11, 12]},
    'C': {'a': [13, 14], 'b': [15, 16], 'c': [17, 18]}
}
  1. 将嵌套字典转换为DataFrame:
代码语言:txt
复制
df = pd.DataFrame(data)

这样就创建了一个包含嵌套字典中值的DataFrame,其中字典的键将成为DataFrame的列名,字典的值将成为DataFrame的数据。每个嵌套字典的值现在是一个列表,它们将被映射到DataFrame的多个列。

示例输出:

代码语言:txt
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    A   B   C
a  [1, 2]  [7, 8]  [13, 14]
b  [3, 4]  [9, 10] [15, 16]
c  [5, 6]  [11, 12] [17, 18]

这样,嵌套字典中的值就被映射到了DataFrame的多个列中。

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