Pandas：將字典字典轉換為 pandas dataframe

Question

我有一本像這樣的字典：

d = {
'2020-07-27': {'distinct_ntwrk_cd': 127, 'distinct_inv_type_cd': 44, 'distinct_syscode': 679},
'2020-07-28': {'distinct_ntwrk_cd': 124, 'distinct_inv_type_cd': 43, 'distinct_syscode': 678}
}

並想將其轉換為 pandas dataframe ，如下所示：

+------------+-------------------+----------------------+------------------+
| Date       | distinct_ntwrk_cd | distinct_inv_type_cd | distinct_syscode |
+------------+-------------------+----------------------+------------------+
| 2020-07-27 | 127               | 44                   | 679              |
+------------+-------------------+----------------------+------------------+
| 2020-07-28 | 124               | 43                   | 678              |
+------------+-------------------+----------------------+------------------+

日期是否是索引對我來說並不重要。 最簡單的方法是什么？

Answer 1

使用date作為索引，您可以這樣做：

df = pd.DataFrame(d).T

您可以進一步嘗試重命名索引，並與reset_index以使date成為普通列：

pd.DataFrame(d).T.rename_axis('Date').reset_index()

Output：

         Date  distinct_ntwrk_cd  distinct_inv_type_cd  distinct_syscode
0  2020-07-27                127                    44               679
1  2020-07-28                124                    43               678

Answer 2

Please try

df=pd.DataFrame(d).T


            distinct_ntwrk_cd  distinct_inv_type_cd  distinct_syscode
2020-07-27                127                    44               679
2020-07-28                124                    43               678

Answer 3

您可以簡單地將 dict 放入 pandas DataFrame 方法中，然后使用轉置方法交換列和行

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(d).T

Answer 4

我認為@Quang 發布的答案是迄今為止最好的解決方案但是，如果您想嘗試替代方案：

data = [['Date','distinct_ntwrk_cd','distinct_inv_type_cd','distinct_syscode']];

for k,v in d.items():
    indices=[]
    indices.append(k)
    vals=[]
    for k1,v1 in v.items():
        indices.append(v1)
    data.append(indices)

df = pd.DataFrame(data[1:],columns=data[0]); df