将字典解压到单个DataFrame中

Question

我有一个复杂的字典，我想将其解压到一个DataFrame中，但我无法理解它。我想把包含在‘DataFrame’中的数据(即所有的数据都包含在[]中)解压成一个单独的行( 'rows‘)，我已经尝试了在字典中访问的许多组合，但都没有效果。

以下是数据：

{None: {'transfers': {'1': {'rows': [{'pointOfSaleID': 2,
  'initialAmount': '£0.00',
  'opened': 'xx, 27/11/2018 11:58',
  'dayIncome': '£336.23',
  'cash': [{'dateTime': '27/11/2018 18:23',
    'employeeName': 'xx',
    'sum': '-£45.00',
    'comment': 'cabs to collect in store stock\nEvents'}],
  'cashTotal': '£291.23',
  'cashExpected': '£291.23',
  'closed': 'xx, 27/11/2018 20:54',
  'banked': '£0.00',
  'left': '£0.00',
  'totalCounted': '£0.00',
  'difference': '-£291.23',
  'varianceReason': '',
  'totalTransactions': 48},
 {'pointOfSaleID': 2,
  'initialAmount': '£0.00',
  'opened': 'xx, 28/11/2018 09:16',
  'dayIncome': '£35.94',
  'cashTotal': '£35.94',
  'cashExpected': '£35.94',
  'closed': '----',
  'banked': '----',
  'left': '----',
  'totalCounted': '----',
  'difference': '----',
  'varianceReason': '',
  'totalTransactions': 3}...]

如何仅访问行中的数据并将其解压缩到DataFrame中？

Answer 1

假设您的字典名为'd'，这应该会得到嵌套字典的列表，每条记录(每行)都有一个字典：

d[None]['transfers']['1']['rows']

您应该能够将其传递到DataFrame构造函数中：

df = pd.DataFrame(d[None]['transfers']['1']['rows'])

如果这样做有效，您最终将在列cash的每个条目中嵌套字典。为了解决这个问题，我建议您使用[json_normalize](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.io.json.json_normalize.html)，这个SO线程可能会帮助您理解它：pandas.io.json.json_normalize with very nested json

Answer 2

from_dict函数应该适用于您的情况。下面的文档相当不错：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.from_dict.html