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我想在数据框中转换 future_df:

item1 = {'name': 'A', 'parameters': [{'Parameter': 'P1', 'Value': 0.0},{'Parameter': 'P2', 'Value': 0.4}]}
item2 = {'name': 'B', 'parameters': [{'Parameter': 'P1', 'Value': 3},{'Parameter': 'P2', 'Value': 7}]}
future_df = [item1, item2]

我用丑陋的以下几行来实现这一点:

df = {}
for item in future_df:
    dic = {key['Parameter']:key['Value'] for key in item['parameters']}
    df[future_df['name']] = dic
    
df = pd.DataFrame(df.values(), index=df.keys())

我知道这是一个非常硬编码的解决方案,并且必须有一个更干净优雅的解决方案。我想 json_normalize 函数可能会有所帮助,但我没有找到正确使用它的方法。

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我不知道是否有必要更好地编写一个函数来首先将其旋转:

def ToDF(item):
    x = pd.DataFrame(item['parameters'])
    x.insert(0,"name",item['name'])
    return x.pivot_table(columns="Parameter",values="Value",index="name")

然后像这样连接:

df = pd.concat([ToDF(i) for i in future_df])
df

Parameter   P1   P2
name               
A          0.0  0.4
B          3.0  7.0
于 2021-07-30T17:27:43.010 回答
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从技术上讲,单线:

print (pd.DataFrame({i["name"]: {v["Parameter"]: v["Value"] for v in i["parameters"]}
                     for i in future_df}).T)

    P1   P2
A  0.0  0.4
B  3.0  7.0
于 2021-07-30T17:27:49.527 回答