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Jim
Asked: 2025-04-24 08:35:10 +0800 CST

Converter dicionário Python aninhado em um dataframe Pandas

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Tenho dados meteorológicos em um dicionário Python que estou tentando converter para um arquivo DF do Pandas. (De lá, vou carregá-los no SQLServer, mas essa parte já está funcionando)

my_dict = {
'data.outdoor.temperature': {'unit': '℃', 'list': 
{'datetime.datetime(2025, 4, 23, 10, 0): 22.3', 
'datetime.datetime(2025, 4, 23, 14, 0): 21.3', 
'datetime.datetime(2025, 4, 23, 18, 0): 18.2', }}, 
'data.indoor.temperature': {'unit': '℃', 'list': 
{'datetime.datetime(2025, 4, 23, 10, 0): 23.2', 
'datetime.datetime(2025, 4, 23, 14, 0): 23.5', 
'datetime.datetime(2025, 4, 23, 18, 0): 22.9'}}}

O resultado que estou buscando é:

outdoor.temperature | 2025_04_20 | 14 | 28.1 | ℃  
outdoor.temperature | 2025_04_20 | 18 | 23.8 | ℃  
.....etc  
indoor.temperature | 2025_04_20 | 14 | 23.5 | ℃  
indoor.temperature | 2025_04_20 | 18 | 23.8 | ℃  
.....etc

A lista de datetime& temperaturespode ter centenas de registros

Eu tentei from_dict, concat/ unstack, normalize, flattene combinações de todos eles, mas estou derrotado

python

1 respostas

  1. Best Answer

    Alterei seu construtor de dicionário para construir objetos de data e hora em vez de ter um conjunto de strings com formato datetime.datetime(#, #, #, #, #): ##.#, como interpretei como sendo no formato de dicionário:

    my_dict1 = {'data.outdoor.temperature': {'unit': '℃', 'list': {datetime.datetime(2025, 4, 23, 10, 0): '22.3', datetime.datetime(2025, 4, 23, 14, 0): '21.3', datetime.datetime(2025, 4, 23, 18, 0): '18.2', }}, 'data.indoor.temperature': {'unit': '℃', 'list': {datetime.datetime(2025, 4, 23, 10, 0): '23.2', datetime.datetime(2025, 4, 23, 14, 0): '23.5', datetime.datetime(2025, 4, 23, 18, 0): '22.9'}}}

    Depois, construí uma representação de dicionário, anexei a unitcoluna como um índice, transformei a coluna da lista em uma Série (descompactando-a), antes de empilhar tudo e redefinir o índice.

    pd.DataFrame.from_dict(my_dict1, orient='index').set_index('unit', append=True)['list'].apply(pd.Series).stack().reset_index()

    Isso resultou no seguinte:

                        level_0 unit             level_2     0
0  data.outdoor.temperature    ℃ 2025-04-23 10:00:00  22.3
1  data.outdoor.temperature    ℃ 2025-04-23 14:00:00  21.3
2  data.outdoor.temperature    ℃ 2025-04-23 18:00:00  18.2
3   data.indoor.temperature    ℃ 2025-04-23 10:00:00  23.2
4   data.indoor.temperature    ℃ 2025-04-23 14:00:00  23.5
5   data.indoor.temperature    ℃ 2025-04-23 18:00:00  22.9

    (Pode parecer desalinhado porque o caractere ℃ é mais largo que o caractere monoespaçado padrão.) Você pode então renomear colunas atribuindo a df.columns. Eu escolhi df.columns = ['where', 'unit', 'date', 'temp'].

    Você pode limpar wherede forma bem simples: df['where'] = df['where'].str.replace(r'^data\.', '', regex=True).

    O construtor também é fornecido tempcomo uma string, eu faria df['temp'] = df['temp'].pipe(pd.to_numeric)para torná-lo numérico.

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