数据框的字典列表

编程问答 2022-04-30

问题描述

我试图从字典列表中制作一个数据框。我对整个编程事物都很陌生，而谷歌只会让我更加困惑。这就是为什么我转向你们希望得到一些帮助。 前两个列表值 (YV01','3nP3RFgGnbrofILK4DF2Tp) 我想要在名为：Name 和 GlobalId 的列下。我会撒谎放弃 Pset_wallcommon、AC_Pset_RenovationAndPhasing 和 BaseQuantities。并使用其余的键（如果它们被称为）作为列名。

如果有人能给我正确的推动，那就太好了:)

记录：我正在使用 Ifcopenshell 包解析 Ifc 文件

数据：
['YV01','3nP3RFgGnbrofILK4DF2Tp',{'Pset_WallCommon': {'Combustible': False,'Compartmentation': False,'ExtendToStructure': False,'SurfaceSpreadOfFlame': '','Transference:0'Thermal:'Thermal '','Acousticrating': '','Firerating': '','Loadbearing': False,'IsExternal': False},'AC_Pset_RenovationAndPhasing': {'Renovation Status': 'New'},'BaseQuantities': { '长度'：13786.7314346， '身高'：2700.0， '宽度'：276.0， 'GrossFootprintArea'：3.88131387595， 'NetFootprintArea'：3.88131387595， 'GrossSideArea'：37.9693748734， 'NetSideArea'：37.9693748734， 'GrossVolume'：10.4795474651，“NetVolume ': 10.4795474651}},'YV01','1M4JyBJhXD5xt8fBFUcjUU','ExtendToface:ThermofSurf','Transmitance':,'Reference': '','基本数量'：{'Len第g'：6166.67382573， '身高'：2700.0， '宽度'：276.0， 'GrossFootprintArea'：1.6258259759， 'NetFootprintArea'：1.6258259759， 'GrossSideArea'：15.9048193295， 'NetSideArea'：15.9048193295， 'GrossVolume'：4.38973013494， 'NetVolume' ：4.38973013494}}

all_walls = ifc_file.by_type('IfcWall')
wallList = []

for wall in all_walls:
    propertySets = (ifcopenshell.util.element.get_psets(wall))
    wallList.append(wall.Name)
    wallList.append(wall.GlobalId)
    wallList.append(propertySets)
print(wallList)

wall_table = pd.DataFrame.from_records(wallList)
print(wall_table)

我已经尝试过这些基本的 pd.DataFrame.from_dict/records/arrays(data) 但输出看起来像这样

enter image description here

更新：非常感谢您的帮助，我从中学到了很多！ 所以我从 wallList 中制作了一本字典，并将字典压平。像这样：

 #list of walls
    for wall in all_walls:
        propertySets = (ifcopenshell.util.element.get_psets(wall))
        wallList.append(wall.Name)
        wallList.append(wall.GlobalId)
        wallList.append(propertySets)
    
    #dict from list
    wall_dict = {i: wallList[i] for i in range(0,len(wallList))}
    
    new_dict = {}
    #flattening dict
    for key,value in wall_dict.items():
        if isinstance(value,dict):
            for key in value.keys():
                for key2 in value[key].keys():
                    new_dict[key + '_' + key2] = value[key][key2]
        else:
            new_dict[key] = value
    
    
    wall_table = pd.DataFrame.from_dict(new_dict,orient='index')
    
    print(wall_table)

它似乎工作得很好，唯一的问题是数据框包含所有墙壁，但仅包含列表中第一个的属性集数据。我似乎无法理解 dict 展平循环是如何工作的。我还希望索引名称（Pset_WallCommon_Combustible 等）成为我的数据框中的列。这可能吗？

enter image description here

解决方法

您可以更改代码以添加 Name 和 GlobalID 作为 propertySets 的值，然后执行 pd.DataFrame.from_records()

all_walls = ifc_file.by_type('IfcWall')

wallList = []

for wall in all_walls:
    propertySets = (ifcopenshell.util.element.get_psets(wall))
    propertySets['Name'] = wall.Name
    PropertySets['GlobalId'] = wall.GlobalId
    wallList.append(propertySets)

wall_table = pd.DataFrame.from_records(wallList)
,

编辑：像我一样简单地扁平化列表无济于事。实际上，我认为您应该完全放弃这个列表，并尝试从字典中加载 Dataframe。我们需要看看 all_walls 是什么样子来帮助您，不过。

您是否尝试过将 all_walls 字典直接加载到数据框：df = pd.Dataframe.from_dict(all_walls) 中？

我认为如果这不起作用，以类似于以下的方式扁平化字典应该可以解决问题。

new_dict = {}
for key,value in all_walls.items():
    if isinstance(value,dict):
        for key in value.keys():
            for key2 in value[key].keys():
                new_dict[key + '_' + key2] = value[key][key2]
    else:
        new_dict[key] = value
dataframedictionaryifclistlistpandaspandas