Python Pandas：使用MultiIndex和Dict構造一個DataFrame

Question

我已經決定要變成一個具有MultiIndex的DataFrame。 該字典是：

dikt = {'bloomberg': Timestamp('2009-01-26 10:00:00'),
 'investingcom': Timestamp('2009-01-01 09:00:00')}

我構造一個MultiIndex，如下所示：

MI= MultiIndex(levels=[['Existing Home Sales MoM'], ['investingcom', 'bloomberg']],
           labels=[[0, 0], [0, 1]],
           names=['indicator', 'source'])

然后像這樣一個DataFrame：

df = pd.DataFrame(index = MI, columns=["datetime"],data =np.full((2,1),np.NaN))

最后，我用存儲在dict中的數據填充df：

for key in ['indicator', 'source']:
    df.loc[('Existing Home Sales MoM',key), "datetime"] = dikt[key]

並獲得預期的結果：

但是通過將dikt直接傳遞到df的構造中，是否會有更簡潔的方法，例如

df = pd.DataFrame(index = MI, columns=["datetime"],data =dikt)

以便將最后兩個步驟合二為一？

Answer 1

您可以使用from_dict從字典創建from_dict ：

pd.DataFrame.from_dict(dikt, orient='index')

                               0
bloomberg    2009-01-26 10:00:00
investingcom 2009-01-01 09:00:00

您可以將列和索引定義鏈接起來，只需一步即可獲得所需的結果：

pd.DataFrame.from_dict(dikt, orient='index') \
            .rename(columns={0: 'datetime'}) \
            .set_index(MI)