python - 具有嵌套字典的列表中的 DataFrame，其中第一个字典的键是列和键，第二个字典的值是行和值

问题描述

我有一个如下所示的数据结构：


my_structure = [{'description': 'description',
  'network_element': 'network-elem1',
  'data_json': {'2018-01-31 00:00:00': 10860,
   '2018-02-28 00:00:00': 11530,
   '2018-03-31 00:00:00': 11530,
   '2018-04-30 00:00:00': 8100,
   '2018-05-31 00:00:00': 5060,
   '2018-06-30 00:00:00': 4470,
   '2018-07-31 00:00:00': 4390,
   '2018-08-31 00:00:00': 6620,
   '2018-09-30 00:00:00': 3070,
   '2018-10-31 00:00:00': 18670,
   '2018-11-30 00:00:00': 19880,
   '2018-12-31 00:00:00': 4700}},
 {'description': 'description',
  'network_element': 'network-elem-2',
  'data_json': {'2015-01-01 00:00:00': 92, '2016-01-01 00:00:00': 109}},
 {'description': 'description',
  'network_element': 'network-elem3',
  'data_json': {'2018-01-31 00:00:00': 0,
   '2018-02-28 00:00:00': 0,
   '2018-03-31 00:00:00': 0,
   '2018-04-30 00:00:00': 0,
   '2018-05-31 00:00:00': 0,
   '2018-06-30 00:00:00': 0,
   '2018-07-31 00:00:00': 0,
   '2018-08-31 00:00:00': 1000,
   '2018-09-30 00:00:00': 0,
   '2018-10-31 00:00:00': 0,
   '2018-11-30 00:00:00': 7230,
   '2018-12-31 00:00:00': 28630}},
 {'description': 'description',
  'network_element': 'network-elem...',
  'data_json': {'2015-01-01 00:00:00': 264, '2016-01-01 00:00:00': 37}},
 {'description': 'description',
  'network_element': 'network-elem5',
  'data_json': {'2018-01-31 00:00:00': 69220,
   '2018-02-28 00:00:00': 80120,
   '2018-03-31 00:00:00': 80800,
   '2018-04-30 00:00:00': 60560,
   '2018-05-31 00:00:00': 35250,
   '2018-06-30 00:00:00': 0,
   '2018-07-31 00:00:00': 290,
   '2018-08-31 00:00:00': 0,
   '2018-09-30 00:00:00': 540,
   '2018-10-31 00:00:00': 69350,
   '2018-11-30 00:00:00': 59410,
   '2018-12-31 00:00:00': 70670}},
 {'description': 'descr',
  'network_element': 'network-elem',
  'data_json': {'2015-01-01 00:00:00': 498, '2016-01-01 00:00:00': 526}},
 .....

所以基本上是一个包含其他字典的字典列表。

我想从中创建的是一个 DataFrame，其中network_elements 的值是我的 DataFrame 的列。嵌套字典的键应该是我的索引，嵌套字典的值应该是我的值。

实际上，我使用两个列表推导来使它起作用，然后像这样填充 df 并对其进行转置：

    columns = [elem["network_element"] for elem in my_structure]
    df_data = [elem["data_json"] for elem in my_structure]

    result = pd.DataFrame(df_data, index=columns).T.sort_index()

但我认为这不是一个很好的解决方案，因为我将数据分成两个列表。我正在寻找一种pandas在单个循环中执行此操作的解决方案。

这样loc做

df = pd.DataFrame()
for elem in my_structure:
    result.loc[elem["data_json"].keys(), elem["network_element"]] = elem["data_json"].values()

给我一个关键错误：

KeyError: "None of [Index .... ] are in the [index]"

有没有简单的解决方案来实现这一目标？帮助将不胜感激:) 在此先感谢！

pd.DataFrame.from_dict(....)建议的输出

                     ne1     ne2    ne3    ne4    ne5   ne6     ne7   ne8  \
2015-01-01 00:00:00  92      264    498    1086   1022   116    713    40      
2016-01-01 00:00:00  109     37     526    1177   1168   123    733    40      

                     ne9    ne10    ne11    ne12   ne13    ne14    ne15  \
2015-01-01 00:00:00  123     61      21      159    14      37      756      
2016-01-01 00:00:00  117     115     23      160    8       22      777      

                     ne16  
2015-01-01 00:00:00  132    
2016-01-01 00:00:00  124

标签： pythonpandasdataframe

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