Erweitern Sie ein in Python verschachteltes Wörterbuch, um etwas wie Pandas MultiIndex zu tun

Was du machen willst

――Ich möchte ein verschachteltes Wörterbuch erweitern, indem ich es mit einem Unterstrich verbinde. --Eingabe: d1 = {'A': {'i': 0, 'j': 1}, 'B': {'i': 2, 'j': 3}} Daten, die als Wörterbuch verwendet werden können

• Ausgabe: d2 = {'A_i': 0, 'A_j': 1, 'B_i': 2, 'B_j': 3} In einer Dimension geöffnet

Funktion (nicht intelligent)

―― Am Ende hat das verschachtelte Wörterbuch eine Baumstruktur. ――Als Bild ist der Prozess wie das Brechen einer Baumstruktur und das direkte Verbinden der Wurzeln und Enden.

• Eine rekursive Funktion scheint gut zu sein, wenn es darum geht, sie wie eine Suche mit Tiefenpriorität zu implementieren

Also habe ich den folgenden Code geschrieben.

#Schlüsselwechsel
def changekey(dict,k1,k2):
    dict[k2] = dict[k1]
    del dict[k1]

#Fügen Sie allen Tasten mit Unterstrichen Modifikatoren hinzu
def addkeyheader(dict,key):
    ks = list(dict.keys())
    for k in ks:
        changekey(dict,k,key+'_'+k)

#Lieblingsfunktion Kombinieren Sie nach der Suche nach Tiefenpriorität die Elementnamen und kehren Sie zurück
def dict_flatten(dict_,depth=2):
    newdict = {}
    for key in list(dict_.keys()):
        #Wenn das Element auch diktiert ist, rufen Sie es rekursiv auf
        if isinstance(dict_[key], dict):
            if depth > 0:
                dic = dict_flatten(dict_[key],depth-1)
                addkeyheader(dic,key)
                newdict.update(dic)
            else:
                newdict[key] = dict_[key]
        #Wenn das Element nicht diktiert ist, lassen Sie es wie es ist
        else:
            newdict[key] = dict_[key]
    return newdict

Intelligentere Implementierung

In den Kommentaren habe ich Ihnen von einer intelligenteren Implementierung erzählt.

def _unwrap(dct, prefix):
    for key, value in dct.items():
        new_key = f'{prefix}_{key}'
        if isinstance(value, dict):
            yield from _unwrap(value, new_key)
        else:
            yield new_key[1:], value       

def unwrap(dct):
    return dict(_unwrap(dct, ''))

d2 = unwrap(d1)

Erwartete Nutzung

• Das verschachtelte Diktat ist wie unten gezeigt in zwei Dimensionen angeordnet (Referenz).
• Im Gegensatz dazu gibt es Zeiten, in denen Sie nur die Daten anordnen möchten.

Wenn der Eingang konvertiert wird, sieht er wie folgt aus.

>> pd.DataFrame.from_dict(d1)
   A  B
i  0  2
j  1  3

Die Ausgabe wird wie folgt konvertiert.

>> pd.DataFrame(d2,index=[""])
  A_i  A_j  B_i  B_j
    0    1    2    3

Ich fand es eine gute Idee, aber ich verstand Pandas nicht sehr gut.

Pandas können mit MultiIndex auf natürliche Weise zerlegt werden

Praktisch kann es mit der MultiIndex-Funktion bearbeitet werden, ohne es zerlegen zu müssen. https://qiita.com/Morinikiz/items/40faa91e7a83807c0552

• Es kann durch Stapeln () oder Entstapeln () df zusammengefasst werden. --Stack kann die Spaltenseite auf ein hohes Niveau bringen, Unstack kann die Zeilenseite auf ein hohes Niveau bringen ――Warum ist das Verhalten jedoch entgegengesetzt zu Erläuterung hier?

>>> df = pd.DataFrame(d1)
>>> df
   A  B
i  0  2
j  1  3

>>> df.unstack()
A  i    0
   j    1
B  i    2
   j    3
dtype: int64
>>> df.stack()
i  A    0
   B    2
j  A    1
   B    3
dtype: int64

Verwenden Sie am Ende to_frame (), um zum Datenrahmen zurückzukehren.

>>> df.unstack().to_frame("name")
     name
A i     0
  j     1
B i     2
  j     3