Python 从嵌套的dict创建数据帧

我有一个嵌套的dict，其结构如下： 课程id，嵌套dict：2个推荐课程和每门课程的购买数量。 例如，此dict的条目如下所示：

 {490: {566: 253, 551: 247},
 357: {571: 112, 356: 100},
 507: {570: 172, 752: 150}}

我试着用这段代码来制作一个数据帧：

result=pd.DataFrame.from_dict(dicts, orient='index').stack().reset_index()
result.columns=['Course ID','Recommended course','Number of purchases']

这对我来说不太合适，因为我想要一个有5列的输出。 课程ID、推荐课程1、采购1、推荐课程2、采购2。 有什么解决办法吗？

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提前感谢。

我建议您只需重新构建字典，然后重新创建数据帧，但是您离从当前数据帧获得目标输出已经不远了

我们可以

groupby

并使用

cumcount

创建我们的唯一列，然后

unstack

并从创建的多索引标题分配我们的列

s1 = result.groupby(['Course ID',
             result.groupby(['Course ID']).cumcount() + 1]).first().unstack()

s1.columns = [f"{x}_{y}" for x,y in s1.columns]


              Recommended course_1  Recommended course_2  Number of purchases_1  \
Course ID                                                                      
357                         571                   356                  112.0   
490                         566                   551                  253.0   
507                         570                   752                  172.0   

           Number of purchases_2  
Course ID                         
357                        100.0  
490                        247.0  
507                        150.0

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这不是一个有效的方法，但在您的情况下应该有效：-

df = pd.DataFrame([(k,list(v.keys())[0],list(v.values())[0],list(v.keys())[1],list(v.values())[1]) for k,v in a.items()], columns = ['Course ID','Recommended course 1','purchases 1', 'Recommended Course 2', 'purchases 2'])
print(df)

输出：-

   Course ID  Recommended course 1  purchases 1  Recommended Course 2  \
0        490                   566          253                   551
1        357                   571          112                   356
2        507                   570          172                   752

   purchases 2
0          247
1          100
2          150

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您可以使用itertools链将嵌套的dict转换为键、值对的平面列表，并使用字典理解将其存储到字典

d2

，其中键是课程id，然后使用pandas继续形成数据帧

import pandas as pd
from itertools import chain

d = {
    490: {566: 253, 551: 247},
    357: {571: 112, 356: 100},
    507: {570: 172, 752: 150}
}

d2 = {k: list(chain.from_iterable(v.items())) for k, v in d.items()}
df = pd.DataFrame.from_dict(d2, orient='index').reset_index()
df.columns = ['id','rec_course1', 'n_purch_1', 'rec_course2', 'n_purch_2']

df

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请显示合成数据帧的预期输出。是的，请解释嵌套字典中的内容。

    id   rec_course1  n_purch_1  rec_course2  n_purch_2
0  490           566        253          551        247
1  357           571        112          356        100
2  507           570        172          752        150