熊猫从字典列表中创建数据

Question

我有一个字典，它的键是一些用户I，值是字典的列表，以一个键值对为例：

my_dict['10020'] = [{'type': 'phone', 'count': 3},
                    {'type': 'id_card', 'count': 1},
                    {'type': 'email', 'count': 2}]

现在，我想创建一个DataFrame，每一行都是一个键值对，列是上述字典列表中的“类型”字段，值分别是“计数”字段，例如：

    ID    phone    id_card    email
    10020    3           1        2

我不知道字典里有多少种潜在的“类型”，所以不是遍历字典，把所有的类型都找出来，而是有一个方便的方法来完成工作吗？

Answer 1

考虑一些变量类型的数据d：

d = \
{
    "10021": [
        {
            "type": "fax",
            "count": 33
        },
        {
            "type": "email",
            "count": 22
        }
    ],
    "10020": [
        {
            "type": "phone",
            "count": 3
        },
        {
            "type": "id_card",
            "count": 1
        },
        {
            "type": "email",
            "count": 2
        }
    ]
}

重塑您的数据如下：

r = [{'id' : k, 'counts' : d[k]} for k in d]    

现在，使用json_normalize + pivot

df = pd.io.json.json_normalize(r, 'counts', 'id').pivot('id', 'type', 'count')
df

type   email   fax  id_card  phone
id                                
10020    2.0   NaN      1.0    3.0
10021   22.0  33.0      NaN    NaN

这应该适用于数据中的任何type。

Answer 2

数据输入

d={'10020': [{'type': 'phone', 'count': 3},
                    {'type': 'id_card', 'count': 1},
                    {'type': 'email', 'count': 2}],
 '10021': [{'type': 'phone', 'count': 33},
 {'type': 'id_card', 'count': 11},
{'type': 'email', 'count': 22}]
}

然后我们使用pd.concate

pd.concat([pd.DataFrame(y).set_index('type').rename(columns={'count':x}).T for x,y in d.items()])


Out[480]: 
type   phone  id_card  email
10020      3        1      2
10021     33       11     22