从词典中创建熊猫数据帧
我有一本字典的形式：
{'user':{movie:rating} }
例如，
{Jill': {'Avenger: Age of Ultron': 7.0,
'Django Unchained': 6.5,
'Gone Girl': 9.0,
'Kill the Messenger': 8.0}
'Toby': {'Avenger: Age of Ultron': 8.5,
'Django Unchained': 9.0,
'Zoolander': 2.0}}
我想转换成熊猫数据帧与列1的用户名和其他列的电影评级，即：
user Gone_Girl Horrible_Bosses_2 Django_Unchained Zoolander etc. \
但是，一些用户没有对电影进行评分，因此这些电影不包括在该用户键（）的值（）中。在这种情况下，只需用NaN填充条目就好了。
现在，我迭代键，填充列表，然后使用此列表创建数据帧：
data=[]
for i,key in enumerate(movie_user_preferences.keys() ):
try:
data.append((key
,movie_user_preferences[key]['Gone Girl']
,movie_user_preferences[key]['Horrible Bosses 2']
,movie_user_preferences[key]['Django Unchained']
,movie_user_preferences[key]['Zoolander']
,movie_user_preferences[key]['Avenger: Age of Ultron']
,movie_user_preferences[key]['Kill the Messenger']))
# if no entry, skip
except:
pass
df=pd.DataFrame(data=data,columns=['user','Gone_Girl','Horrible_Bosses_2','Django_Unchained','Zoolander','Avenger_Age_of_Ultron','Kill_the_Messenger'])
但这只给了我一个用户的数据框，这些用户对片场中的所有电影都进行了评分。
我的目标是通过迭代电影标签（而不是上面显示的暴力方法）来追加到数据列表中，其次，创建一个包含所有用户的数据帧，并在没有电影评级的元素中放置空值。
共有2个答案
这种暴力手段似乎也能奏效，但在我看来，在电影标签上进行迭代将更加稳健。
data=[]
for i,key in enumerate(movie_user_preferences.keys() ):
try:
data.append((key
,movie_user_preferences[key]['Gone Girl'] if 'Gone Girl' in movie_user_preferences[key] else 'NaN'
,movie_user_preferences[key]['Horrible Bosses 2'] if 'Horrible Bosses 2' in movie_user_preferences[key] else 'NaN'
,movie_user_preferences[key]['Django Unchained'] if 'Django Unchained' in movie_user_preferences[key] else 'NaN'
,movie_user_preferences[key]['Zoolander'] if 'Zoolander' in movie_user_preferences[key] else 'NaN'
,movie_user_preferences[key]['Avenger: Age of Ultron'] if 'Avenger: Age of Ultron' in movie_user_preferences[key] else 'NaN'
,movie_user_preferences[key]['Kill the Messenger'] if 'Kill the Messenger' in movie_user_preferences[key] else 'NaN' ))
# if no entry, skip
except:
pass
user Gone_Girl Horrible_Bosses_2 Django_Unchained Zoolander \
0 Sam 6 3 7.5 7
1 Max 10 6 7.0 10
2 Robert NaN 5 7.0 9
3 Toby NaN NaN 9.0 2
4 Julia 6.5 NaN 6.0 6.5
5 William 7 4 8.0 4
6 Jill 9 NaN 6.5 NaN
Avenger_Age_of_Ultron Kill_the_Messenger
0 10.0 5.5
1 7.0 5
2 8.0 9
3 8.5 NaN
4 10.0 6
5 6.0 6.5
6 7.0 8
您可以将判决传递给DataFrame构造函数：
In [11]: d = {'Jill': {'Django Unchained': 6.5, 'Gone Girl': 9.0, 'Kill the Messenger': 8.0, 'Avenger: Age of Ultron': 7.0}, 'Toby': {'Django Unchained': 9.0, 'Zoolander': 2.0, 'Avenger: Age of Ultron': 8.5}}
In [12]: pd.DataFrame(d)
Out[12]:
Jill Toby
Avenger: Age of Ultron 7.0 8.5
Django Unchained 6.5 9.0
Gone Girl 9.0 NaN
Kill the Messenger 8.0 NaN
Zoolander NaN 2.0
或者使用from_dict方法：
In [13]: pd.DataFrame.from_dict(d)
Out[13]:
Jill Toby
Avenger: Age of Ultron 7.0 8.5
Django Unchained 6.5 9.0
Gone Girl 9.0 NaN
Kill the Messenger 8.0 NaN
Zoolander NaN 2.0
In [14]: pd.DataFrame.from_dict(d, orient='index')
Out[14]:
Django Unchained Gone Girl Kill the Messenger Avenger: Age of Ultron Zoolander
Jill 6.5 9 8 7.0 NaN
Toby 9.0 NaN NaN 8.5 2
-
拿着字典： 我如何把这个字典变成一个数据框，其中的值是列？即。我想要一个数据框显示： 这种形式似乎根本得不到！ 谢谢 这是一个不同的问题，另一个问题只是问如何将字典的值放入数据帧，我问的是如何获得我概述的特定形式
-
我正在尝试制作一个数据帧，以便可以轻松地将其发送到CSV，否则我必须手动执行此过程。。 我希望这是我的最终输出。每个人都有一个月和年的组合，从2014年1月1日开始，一直到2016年1月12日： 到目前为止的代码： 当我尝试循环创建数据帧时，它要么不工作，要么出现索引错误（因为不匹配列表），我不知所措。 我已经做了一点很好的搜索，并找到了以下一些类似的链接，但我不能反向工程的工作，以适应我的情况。
-
我有一个这样的字典列表： 我想把它变成一个熊猫，如下所示： 注意：列的顺序并不重要。 如何将字典列表转换为如上所示的数据帧？
-
问题内容： 我终于从包含许多json对象的文件中获得了我需要的数据输出，但是当它在数据中循环时，我需要一些帮助将以下输出转换为单个数据帧。这是产生输出的代码，包括输出外观的示例： 原始数据： 运行上面的命令时，我将获得示例输出，我希望将其存储为3列的pandas数据框中。 因此，以下代码似乎更接近，因为如果我在列表中传递并转置df，它会给我一个时髦的df。关于如何正确调整此形状的任何想法吗？ 数据
-
我有一本这样的字典： 我只是想把它转换成一个数据帧，其中的列是，等等，然后将索引设置为当前日期和小时，我将使用该代码作为。 生成的如下所示： 我的第一步是将dict转换为数据帧，就我而言，这段代码应该可以做到这一点： 但是我得到这个错误消息：。 我真的不知道这里有什么问题？任何建议都是很好的，如果有人能够解决将指数调整为bargin的问题，那就更好了。干杯
-
我得到以下输出： 当我尝试使用Res_fs1、Res_fs2、Res_ps1、Res_ps2创建numppy数组时 我得到这个错误消息说键错误，虽然键存在：