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4级嵌套字典转换为pandas dataframe python

将4级嵌套字典转换为pandas dataframe的方法如下:

首先,导入pandas库:

代码语言:txt
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import pandas as pd

然后,定义一个函数来处理嵌套字典:

代码语言:txt
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def flatten_dict(d, parent_key='', sep='_'):
    items = []
    for k, v in d.items():
        new_key = parent_key + sep + k if parent_key else k
        if isinstance(v, dict):
            items.extend(flatten_dict(v, new_key, sep=sep).items())
        else:
            items.append((new_key, v))
    return dict(items)

接下来,定义一个函数来将嵌套字典转换为pandas dataframe:

代码语言:txt
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def nested_dict_to_dataframe(nested_dict):
    flattened_dict = flatten_dict(nested_dict)
    df = pd.DataFrame.from_dict(flattened_dict, orient='index').T
    return df

最后,调用函数并传入嵌套字典作为参数,即可得到转换后的pandas dataframe:

代码语言:txt
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nested_dict = {
    'A': {
        'a': {
            '1': 10,
            '2': 20
        },
        'b': {
            '1': 30,
            '2': 40
        }
    },
    'B': {
        'a': {
            '1': 50,
            '2': 60
        },
        'b': {
            '1': 70,
            '2': 80
        }
    }
}

df = nested_dict_to_dataframe(nested_dict)
print(df)

输出结果如下:

代码语言:txt
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   A_a_1  A_a_2  A_b_1  A_b_2  B_a_1  B_a_2  B_b_1  B_b_2
0     10     20     30     40     50     60     70     80

这样,你就可以将4级嵌套字典转换为pandas dataframe了。

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