私は以下のような入れ子の辞書を持っています
dictA = {X:{A: 0.2, B:0.3, C:0.4} ,Y:{A: 0.05, B:0.8, C:0.1},Z:{A: 0.15, B:0.6, C:0.25}}
最初のキーがインデックスに対応し、ネストされた辞書のキーが列ヘッダーであるデータフレームを作成したいと思います。例えば、
A B C
X 0.2 0.3 0.4
Y 0.05 0.8 0.1
Z 0.15 0.6 0.25
私は、外側のdictからリストに（リスト内包表記を使用して）キーを引き出すことができることを知っています：
index_list = [key for key in dictA.iterkeys()]
次に、ネストされた辞書を1つの辞書に入れます。
dict_list = [value for value in dictA.itervalues()]
final_dict = {k: v for dict in dict_list for k, v in dict.items()}
最後にdf、次の方法で作成できます。
df = pd.DataFrame(final_dict, index = index_list)
問題は、正しい値を正しいインデックスにマップする必要があることです。これは、通常の辞書が変更されたときに困難です。
私が上で提案したものとは完全に異なり、より効率的な方法があると思います、助けてください？
をdictADataFrameに変換してから転置するだけで、列をインデックスに、インデックスを列にできます。例-
df = pd.DataFrame(dictA).T
デモ -
In [182]: dictA = {'X':{'A': 0.2, 'B':0.3, 'C':0.4} ,'Y':{'A': 0.05, 'B':0.8, 'C':0.1},'Z':{'A': 0.15, 'B':0.6, 'C':0.25}}
In [183]: df = pd.DataFrame(dictA).T
In [184]: df
Out[184]:
A B C
X 0.20 0.3 0.40
Y 0.05 0.8 0.10
Z 0.15 0.6 0.25
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