如何在Python中将嵌套字典转换为数据帧
我有一个包含嵌套字典的列表,我想将它们转换为数据帧 我的输入数据如下如何在Python中将嵌套字典转换为数据帧,python,python-3.x,Python,Python 3.x,我有一个包含嵌套字典的列表,我想将它们转换为数据帧 我的输入数据如下 my_list = [{'ticker': 'CompanyA', 'Cash Cycle': ['3M/2018', '3M/2017', '2017', '2016'], 'A/R Turnover (Times)': ['1', '2', '3', '4']}, {'ticker': 'CompanyB', 'Cash Cycle': ['3M/2018', '3M/2017', '2017', '2016
my_list = [{'ticker': 'CompanyA',
'Cash Cycle': ['3M/2018', '3M/2017', '2017', '2016'],
'A/R Turnover (Times)': ['1', '2', '3', '4']},
{'ticker': 'CompanyB',
'Cash Cycle': ['3M/2018', '3M/2017', '2017', '2016'],
'A/R Turnover (Times)': ['5', '6', '7', '8']}]
我尝试使用pd.Dataframe(我的_列表)进行转换,结果如下
请告诉我如何得到下面的结果
我们可以设置索引号从第一个数据帧的最后一个索引继续吗?@nisahc,你的意思是
df.reset_index()
?@AshishAcharya谢谢,我们可以设置索引号从第一个数据帧的最后一个索引继续吗?@nisahc,你的意思是df.reset_index()
?@AshishAcharya谢谢,
import pandas as pd
df_list = [pd.DataFrame(d) for d in my_list]
df = pd.concat(df_list).reset_index(drop=False)
df
index ticker Cash Cycle A/R Turnover (Times)
0 0 CompanyA 3M/2018 7.57
1 1 CompanyA 3M/2017 7.60
2 2 CompanyA 2017 8.69
3 3 CompanyA 2016 8.25
4 0 CompanyB 3M/2018 7.57
5 1 CompanyB 3M/2017 7.60
6 2 CompanyB 2017 8.69
7 3 CompanyB 2016 8.25
ticker Cash Cycle A/R Turnover (Times)
0 CompanyA 3M/2018 7.57
1 CompanyA 3M/2017 7.60
2 CompanyA 2017 8.69
3 CompanyA 2016 8.25
0 CompanyB 3M/2018 7.57
1 CompanyB 3M/2017 7.60
2 CompanyB 2017 8.69
3 CompanyB 2016 8.25