如何从不规则层级的嵌套字典创建Pandas多级DataFrame？

解决方法 #

可以通过pandas内置的json_normalize函数快速处理嵌套字典，再将扁平化的列名转换为多级索引即可，完整实现代码如下：

import pandas as pd

# 定义原始嵌套字典
dic = {'key': 1, 'detail': {'name': 'Ken', 'sex': 'M', 'location': {'lat': 10, 'lng': 20}, 'family': {'sister': {'name': 'Ann', 'location': {'lat': 30, 'lng': 40}}}}}

# 第一步：扁平化嵌套字典，默认会用.拼接层级字段名
df_flat = pd.json_normalize(dic)

# 第二步：将列名按.拆分后转为多级列索引
df_flat.columns = pd.MultiIndex.from_tuples([tuple(col.split('.')) for col in df_flat.columns])

# 输出最终DataFrame
print(df_flat)

运行后得到的DataFrame列结构完全匹配预期的多级结构，最外层为key和detail，向下逐层对应嵌套字典的层级关系。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Chan