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辞書キーが列ラベルであるネストされた辞書からマルチインデックスデータフレーム

次のような辞書があるとします。

dictionary = {'A' : {'a': [1,2,3,4,5],
                     'b': [6,7,8,9,1]},

              'B' : {'a': [2,3,4,5,6],
                     'b': [7,8,9,1,2]}}

次のようなデータフレームが必要です。

     A   B
     a b a b
  0  1 6 2 7
  1  2 7 3 8
  2  3 8 4 9
  3  4 9 5 1
  4  5 1 6 2

これを行う便利な方法はありますか？私が試した場合：

In [99]:

DataFrame(dictionary)

Out[99]:
     A               B
a   [1, 2, 3, 4, 5] [2, 3, 4, 5, 6]
b   [6, 7, 8, 9, 1] [7, 8, 9, 1, 2]

各要素がリストであるデータフレームを取得します。必要なのは、各レベルがネストされたdictのキーに対応するマルチインデックスと、上記のリストの各要素に対応する行です。私は非常に粗雑な解決策を働くことができると思いますが、少し簡単なものがあるかもしれないと思っています。

pythondictionarypandasdataframemulti-index
33
pbreach

PandasはMultiIndex値をネストされた辞書ではなくタプルとして望んでいます。最も簡単なことは、辞書をDataFrameに渡す前に正しい形式に変換することです。

>>> reform = {(outerKey, innerKey): values for outerKey, innerDict in dictionary.iteritems() for innerKey, values in innerDict.iteritems()}
>>> reform
{('A', 'a'): [1, 2, 3, 4, 5],
 ('A', 'b'): [6, 7, 8, 9, 1],
 ('B', 'a'): [2, 3, 4, 5, 6],
 ('B', 'b'): [7, 8, 9, 1, 2]}
>>> pandas.DataFrame(reform)
   A     B   
   a  b  a  b
0  1  6  2  7
1  2  7  3  8
2  3  8  4  9
3  4  9  5  1
4  5  1  6  2

[5 rows x 4 columns]
52
BrenBarn
dict_of_df = {k: pd.DataFrame(v) for k,v in dictionary.items()}
df = pd.concat(dict_of_df, axis=1)

python <3.6の場合、列の順序が失われることに注意してください。

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user8227892