Python 将单索引数据帧转换为多索引

我有一个具有以下结构的数据框：

df.columns
Index(['first_post_date', 'followers_count', 'friends_count',
       'last_post_date','min_retweet', 'retweet_count', 'screen_name',
       'tweet_count',  'tweet_with_max_retweet', 'tweets', 'uid'],
        dtype='object')

在tweets系列中，每个单元格都是另一个数据帧，包含用户的所有tweets

df.tweets[0].columns
Index(['created_at', 'id', 'retweet_count', 'text'], dtype='object')

我想把这个数据帧转换成一个多索引帧，基本上是通过破坏包含tweets的单元格。一个索引是uid，另一个是tweet中的id

我该怎么做

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因此，从df中，您有包含推文df的推文列，因此我创建了一个

tweets\u df

数据帧，并将推文中的所有df连接到

tweets\u df

，添加uid列以了解推文属于哪个uid，然后将uid信息合并到

tweets\u df

，以便在需要时进行进一步处理。如果需要进一步修改，请发表意见。很难获取示例数据并将其转换为json。所以我做了这个猜测，希望它仍然能给你一些想法

import pandas as pd

df = .... #your df

tweets_df = pd.DataFrame() #create blank df to contain tweets

# explode tweets to df
## loop each uid
for uid in df['uid']:
    temp = df.loc[df['uid']==uid, :] # select df by uid
    temp = temp['tweets'].iloc[0] # select tweets column -> df
    temp['uid'] = uid # add uid column to know tweets belong to which uid
    tweets_df = pd.concat([results, temp], ignore_index=True) # concat to container df

# get a uid info df from starting df
uid_info_column = df.columns
uid_info_column.remove('tweets')
uid_info_df = df.loc[:, uid_info_column]


# merge info on uid with tweets_df
final = pd.merge(left=tweets_df, right=uid_info_df, on='uid', how='outer')

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你能做一些类似于

df_tweets={'created_at'：a，'id'：b，'retweet_count'：c，'text:d1

的事情吗？然后对于你的主

df

do

df={…'tweets'：df2'…}

？我误解了你的要求，忽略这个。你能发布样本数据吗？@AndrewL，我添加了样本数据。