Pandas中如何将嵌套字典转换为矩阵格式宽表DataFrame

你可以根据当前数据处理阶段选择对应方案：

• 方案1（推荐，效率最高）：直接从原始time对象生成，无需先转长表
  你的time是长度为1的列表，内部存储的是键为(行号,列号)元组的字典，直接构造Series后调用unstack即可一步得到目标矩阵：

  import pandas as pd
  # 取出列表内的字典，转成Series后将内层行索引旋转为列
  df = pd.Series(time[0]).unstack()
  

• 方案2：基于你已经生成的双层行索引长表转换
  如果你已经得到了长表格式的df，直接对Time列执行unstack即可：

  df_result = df['Time'].unstack()
  

原理说明 #

当元组作为pandas Series的索引键时，会被自动解析为多层索引（MultiIndex），unstack()方法默认会把最内层的行索引转换为列索引，刚好匹配你需要的行、列索引均为0-4的5×5矩阵结构，对角线的0值也会和原始数据完全对应。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Cliff Njoroge