Wie kann ich effizient einen Pandas-DataFrame aus einem verschachtelten Wörterbuch mit hierarchischen Daten erstellen?

Konstruieren von Pandas-DataFrames aus verschachtelten Wörterbuchelementen

Gegeben sei ein verschachteltes Wörterbuch mit einer Struktur mit einer Benutzer-ID als oberster Ebene und Kategorien als zweiter Ebene Ebene und verschiedene Attribute als dritte Ebene besteht das Ziel darin, einen Pandas-DataFrame mit einem hierarchischen Index zu erstellen. Jede Benutzer-ID sollte als Indexwert erscheinen, während Kategorie- und Attributwerte die Spaltennamen bilden.

Herkömmliche Versuche, einen DataFrame aus einem solchen Wörterbuch zu erstellen, können zu einer falschen Index- und Spaltenzuweisung führen. Um dieses Problem anzugehen, sollten Sie die folgenden Ansätze in Betracht ziehen:

1. Umgestaltung des Wörterbuchs:

Eine Lösung besteht darin, das Wörterbuch in ein Format umzugestalten, in dem Schlüssel Tupel sind, die den gewünschten MultiIndex darstellen. Dies ermöglicht die Verwendung von pd.DataFrame.from_dict mit orient='index':

user_dict = {
    12: {'Category 1': {'att_1': 1, 'att_2': 'whatever'},
         'Category 2': {'att_1': 23, 'att_2': 'another'}},
    15: {'Category 1': {'att_1': 10, 'att_2': 'foo'},
         'Category 2': {'att_1': 30, 'att_2': 'bar'}}
}

df = pd.DataFrame.from_dict({(i,j): user_dict[i][j] 
                           for i in user_dict.keys() 
                           for j in user_dict[i].keys()},
                       orient='index')

2. Datenrahmen verketten:

Alternativ kann man den Datenrahmen erstellen, indem man für jede Kategorie und jeden Benutzer einzelne Datenrahmen erstellt und diese dann verkettet:

user_ids = []
frames = []

for user_id, d in user_dict.iteritems():
    user_ids.append(user_id)
    frames.append(pd.DataFrame.from_dict(d, orient='index'))

df = pd.concat(frames, keys=user_ids)

Beide Ansätze erzeugen einen Datenrahmen mit dem gewünschten Hierarchischer Index und Spaltenstruktur:

               att_1     att_2
12 Category 1      1  whatever
   Category 2     23   another
15 Category 1     10       foo
   Category 2     30       bar

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