Pandas 如何用動態鍵壓平字典

Question

假設一個 dict 看起來像這樣：

example_1 = {
    'products': [
        {
            'p_code': 'AP001',
            'description': 'Product 1',
            'dimensions': {
                'height': 20,
                'width': 30
            }
        },
        {
            'p_code': 'AP002',
            'description': 'Product 2',
            'dimensions': {
                'height': 15,
                'width': 25
            }
        }
    ]
}

像這樣展平它是相當微不足道的：

df_ex_1 = pd.json_normalize(example_1, record_path=['products'])

結果：

p_code  description dimensions.height   dimensions.width
0   AP001   Product 1              20                 30
1   AP002   Product 2              15                 25

但是如果 dict 看起來像這樣怎么辦：

example_2 = {
    'AP001': {
        'description': 'Product 1',
        'dimensions': {
            'height': 20,
            'width': 30
        }        
    },
    'AP002': {
        'description': 'Product 2',
        'dimensions': {
            'height': 15,
            'width': 25
        }        
    }
}

有沒有辦法指定 record_path 需要下拉到它在運行時找到的每個根級鍵？

我不喜歡使用 json_normalize，所以任何其他能有效達到相同結果的方法都可以。

我試過了：

pd.DataFrame.from_dict(example_2, orient='index')

結果：

      description                    dimensions
AP001   Product 1   {'height': 20, 'width': 30}
AP002   Product 2   {'height': 15, 'width': 25}

但是，這不會使嵌套在維度中的數據變平。

如有必要，我可以編寫代碼來制作輸入字典的轉換版本，然后再將其拉入 Pandas，但我懷疑 Pandas 已經可以做我想做的事，我只是不知道怎么做。

請問有什么想法嗎？

Answer 1

使用pandas.concat和列表理解，您可以將每個DataFrame object 創建的pandas.json_normalize

df = pd.concat([pd.json_normalize(example_2[product]) for product in example_2], keys=example_2.keys())

這個方法的索引不是你所期望的，你可以做

df.index = example_2.keys()

得到你想要的。

Answer 2

Bijay Regmi提出的解決方案是最好的，但是，您也可以這樣做：

import pandas as pd

dict1 = {}
for key, value in example_2.items():
    if 'index' not in dict1.keys():
        dict1['index'] = []
    dict1['index'].append(key)
    for key2, value2 in value.items():
        if isinstance(value2, dict):
            for key3, value3 in value2.items():
                if key2 + '.' + key3 not in dict1.keys():
                    dict1[key2 + '.' + key3] = []
                dict1[key2 + '.' + key3].append(value3)
        else:
            if key2 not in dict1.keys():
                dict1[key2] = []
            dict1[key2].append(value2)

            
df = pd.DataFrame.from_dict(dict1)
df

   index description  dimensions.height  dimensions.width
0  AP001   Product 1                 20                30
1  AP002   Product 2                 15                25