python - 来自 pd.io.json.json_normalize() 数据帧行的原始 dict/json

Question

我有一个 pandas 数据框，其中包含从 dicts 创建的行，使用pd.io.json.json_normalize(). 数据框中的值（不是键/列名称）已被修改。我想从数据帧的一行中检索一个与原始字典具有相同嵌套格式的字典。

sample = {
    "A": {
        "a": 7        
    },

    "B": {
        "a": "name",
        "z":{
            "dD": 20 ,
            "f_f": 3 ,    
        }
    }
}

df = pd.io.json.json_normalize(sample, sep='__')

正如预期的那样df.columns返回我：

Index(['A__a', 'B__a', 'B__z__dD', 'B__z__f_f'], dtype='object')

我现在想“逆转”这个过程。

我可以保证原始字典（键或值）中的任何字符串都没有'__'作为子字符串，并且既不以'_'开头也不以'_'结尾

标签： pythonjsonpandasdictionary