将字典保存到 Pandas 数据框，键作为列并合并索引

Question

我知道已经有很多关于如何将 pandas 字典转换为数据框的帖子，但是我找不到讨论我遇到的问题的帖子。我的词典如下所示：

[Out 23]:
{'atmosphere':       0
 2     5
 9     4
 15    1
 26    5
 29    5
 ...  ..
 2621  4
 6419  3
 
 [6934 rows x 1 columns],
 'communication':       0
 13    1
 15    1
 26    1
 2621  2
 3119  5
 ...  ..
 6419  4
 6532  1
 
 [714 rows x 1 columns]

现在，我想要的是从这个字典中创建一个数据框，其中 'atmosphere' 和 'communication' 是列，并且合并两个项目的索引，以便数据框看起来如下：

index    atmosphere    commmunication
2           5
9           4
13                           1
15          1                1
26          5                1
29          5
2621        4                2
3119                         5
6419        3                4
6532                         1

我已经尝试过 pd.DataFrame.from_dict，但它会将所有值保存在一行中。非常感谢任何帮助！

Answer 1

使用 concat with DataFrame.droplevel 从 MultiIndex in columns 中移除二级 0:

d = {'atmosphere':pd.DataFrame({0: {2: 5, 9: 4, 15: 1, 26: 5, 29: 5, 
                                    2621: 4, 6419: 3}}),
     'communication':pd.DataFrame({0: {13: 1, 15: 1, 26: 1, 2621: 2,
                                       3119: 5, 6419: 4, 6532: 1}})}

print (d['atmosphere'])
      0
2     5
9     4
15    1
26    5
29    5
2621  4
6419  3

print (d['communication'])
      0
13    1
15    1
26    1
2621  2
3119  5
6419  4
6532  1

df = pd.concat(d, axis=1).droplevel(1, axis=1)
print (df)
      atmosphere  communication
2            5.0            NaN
9            4.0            NaN
13           NaN            1.0
15           1.0            1.0
26           5.0            1.0
29           5.0            NaN
2621         4.0            2.0
3119         NaN            5.0
6419         3.0            4.0
6532         NaN            1.0

备选方案：

df = pd.concat({k: v[0] for k, v in d.items()}, axis=1)

Answer 2

您可以将 pandas.concat on the values and set_axis 与字典键一起使用：

out = pd.concat(d.values(), axis=1).set_axis(d, axis=1)

输出：

      atmosphere  communication
2            5.0            NaN
9            4.0            NaN
13           NaN            1.0
15           1.0            1.0
26           5.0            1.0
29           5.0            NaN
2621         4.0            2.0
3119         NaN            5.0
6419         3.0            4.0
6532         NaN            1.0

将字典保存到 Pandas 数据框，键作为列并合并索引

Save dictionary to Pandas dataframe with keys as columns and merge indices

python

dictionary

key

dataframe

pandas