'dict 列表的 dict' 到数据框

Question

我有一个字典列表的字典

{
'Col1Name': [{'date': '2020', 'value': '1111'},
             {'date': '2019', 'value': '2222'},
             {'date': '2018', 'value': '3333'}],
'Col2Name': [{'date': '2020', 'value': '777'},
             {'date': '2018', 'value': '999'}]
}

我怎样才能优雅地将它导入到数据框中，记住可能有缺失值？

最终结果应该是这样的：（或转置，无所谓）

            2020      2019       2018
Col1Name    1111      2222       3333 
Col2Name     777       nan        999

Answer 1

这是使用pandas.concat和一个小理解的方法：

import pandas as pd
pd.concat({c: pd.DataFrame(l).set_index('date').T
           for c,l in d.items()}).droplevel(1)

输出：

date      2020  2019  2018
Col1Name  1111  2222  3333
Col2Name   777   NaN   999

输入：

d = {
'Col1Name': [{'date': '2020', 'value': '1111'},
             {'date': '2019', 'value': '2222'},
             {'date': '2018', 'value': '3333'}],
'Col2Name': [{'date': '2020', 'value': '777'},
             {'date': '2018', 'value': '999'}]
}

Answer 2

假设字典d我们可以使用DataFrame.from_dict将字典转换为适当的格式，然后传递给DataFrame.from_dict ：

df = pd.DataFrame.from_dict(
    {k: {v['date']: v['value'] for v in lst} for k, lst in d.items()},
    orient='index'
)

df ：

          2020  2019  2018
Col1Name  1111  2222  3333
Col2Name   777   NaN   999

如果想要另一种方式，我们可以删除orient='index' ：

df = pd.DataFrame.from_dict(
    {k: {v['date']: v['value'] for v in lst} for k, lst in d.items()}
)

df ：

     Col1Name Col2Name
2020     1111      777
2019     2222      NaN
2018     3333      999

---

设置：

import pandas as pd

d = {
    'Col1Name': [{'date': '2020', 'value': '1111'},
                 {'date': '2019', 'value': '2222'},
                 {'date': '2018', 'value': '3333'}],
    'Col2Name': [{'date': '2020', 'value': '777'},
                 {'date': '2018', 'value': '999'}]
}