如何拆分嵌套字典以映射至DataFrame索引

你可以通过字典推导式快速将嵌套字典拆分为所需的high_dict和low_dict，这是最直观高效的方式：

# 提取嵌套字典中的high字段构建新字典
high_dict = {key: sub_dict['high'] for key, sub_dict in nested_dict.items()}

# 提取嵌套字典中的low字段构建新字典
low_dict = {key: sub_dict['low'] for key, sub_dict in nested_dict.items()}

原理说明 #

遍历原嵌套字典的每一组键值对：

• key是外层字典的键（如4.0、7.0）
• sub_dict是对应内层的子字典（如{'high': 93.34, 'low': 91.53}）
• 直接提取子字典中high或low的值，与外层键配对生成目标字典

额外优化：无需拆分直接关联DataFrame #

其实你可以跳过拆分字典的步骤，直接将嵌套字典转为DataFrame后与原表关联，代码更简洁：

import pandas as pd

# 将嵌套字典转为DataFrame，外层键作为索引
nested_df = pd.DataFrame.from_dict(nested_dict, orient='index')
# 与原DataFrame按索引合并
df = df.join(nested_df)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DISC-O