python - 用 pandas 转换格式不良的字典

Question

我有一个格式很差的字典，它使用数字作为嵌套字典中的键，并且并非顶层中的所有键都具有相同数量的嵌套项目。示例:

 {'Option 1': {'0': 'es_LA', '1': 'de_DE', '2': 'fr_FR'}, 'Option 2': {'0': 'de_DE', '1': 'it_IT', '2': 'ja_JP'}}

期望的结果是这样的

 {'category': 'Option 1', 'locales': ['es_LA', 'de_DE', 'fr_FR']}, {'category': 'Option 2', 'locales': ['de_DE', 'it_IT', 'ja_JP']}

我知道这将涉及迭代，但我很难弄清楚如何到达这一点，因为键并不完全相同。任何帮助，将不胜感激。

Answer 1

您可以只使用简单的 list-comprehension - 如下。我们使用 d.items() 来迭代原始字典中的每个键、值对。对于每个键值对，我们希望创建一个新字典，其中包含映射到键的类别和映射到旧字典值中每个值的区域设置。完整地写出来，这相当于:

代码:

>>> d = {'Option 1': {'0': 'es_LA', '1': 'de_DE', '2': 'fr_FR'}, 'Option 2': {'0': 'de_DE', '1': 'it_IT', '2': 'ja_JP'}}
>>> d_new = [{'category': k, 'locales': list(v.values())} for k, v in d.items()]
>>> d_new
[{'category': 'Option 1', 'locales': ['es_LA', 'de_DE', 'fr_FR']},
 {'category': 'Option 2', 'locales': ['de_DE', 'it_IT', 'ja_JP']}]