여러 번 파이썬은 파이썬 목록이나 사전 등으로 변환할 수 있는 csv, JSON 등과 같은 다양한 형식이 될 수 있는 다양한 소스로부터 데이터를 수신합니다. 그러나 pandas와 같은 패키지를 사용하여 계산 또는 분석을 적용하려면 이 데이터를 다음으로 변환해야 합니다. 데이터 프레임. 이 기사에서는 요소가 중첩 사전인 주어진 python 목록을 pandas Datframe으로 변환하는 방법을 볼 것입니다.
먼저 중첩된 사전 목록을 가져와서 데이터 행을 추출합니다. 그런 다음 원래 비어 있던 새 목록에 행을 추가하는 또 다른 for 루프를 만듭니다. 마지막으로 pandas 라이브러리에 DataFrames 함수를 적용하여 데이터 프레임을 생성합니다.
예시
import pandas as pd
# Given nested dictionary
list = [
{
"Fruit": [{"Price": 15.2, "Quality": "A"},
{"Price": 19, "Quality": "B"},
{"Price": 17.8, "Quality": "C"},
],
"Name": "Orange"
},
{
"Fruit": [{"Price": 23.2, "Quality": "A"},
{"Price": 28, "Quality": "B"}
],
"Name": "Grapes"
}
]
rows = []
# Getting rows
for data in list:
data_row = data['Fruit']
n = data['Name']
for row in data_row:
row['Name'] = n
rows.append(row)
# Convert to data frame
df = pd.DataFrame(rows)
print(df)
위의 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 나옵니다. -
출력
Price Quality Name 0 15.2 A Orange 1 19.0 B Orange 2 17.8 C Orange 3 23.2 A Grapes 4 28.0 B Grapes
피벗 적용
또한 pivot_table 함수를 적용하여 원하는 방식으로 데이터를 재구성할 수 있습니다.
예시
import pandas as pd
# List of nested dictionary initialization
list = [
{
"Fruit": [{"Price": 15.2, "Quality": "A"},
{"Price": 19, "Quality": "B"},
{"Price": 17.8, "Quality": "C"},
],
"Name": "Orange"
},
{
"Fruit": [{"Price": 23.2, "Quality": "A"},
{"Price": 28, "Quality": "B"}
],
"Name": "Grapes"
}
]
#print(list)
rows = []
# appending rows
for data in list:
data_row = data['Fruit']
n = data['Name']
for row in data_row:
row['Name'] = n
rows.append(row)
# using data frame
df = pd.DataFrame(rows)
df = df.pivot_table(index='Name', columns=['Quality'],
values=['Price']).reset_index()
print(df) 위의 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 나옵니다. -
출력
Name Price Quality A B C 0 Grapes 23.2 28.0 NaN 1 Orange 15.2 19.0 17.8