[已解决]字典列表混合体，想把它变成数据帧，请大师出手帮帮忙，谢谢

futui

我的代码：

rr = '''Data_holderStructure ={"series":[{"name":"机构持有比例","data":[0.59,0.63,0.6,1.1]},{"name":"个人持有比例","data":[99.41,99.37,99.4,98.9]},{"name":"内部持有比例","data":[0.0,0.0,0.0,0.0]}],"categories":["2021-06-30","2021-12-31","2022-06-30","2022-12-31"]};'''
result = re.findall(r'Data_holderStructure =(\{.*\});', rr)[0]
parsed_result = json.loads(result)['series']
df = pd.DataFrame(parsed_result)

输出df：
     name                        data
0  机构持有比例      [0.59, 0.63, 0.6, 1.1]
1  个人持有比例  [99.41, 99.37, 99.4, 98.9]
2  内部持有比例        [0.0, 0.0, 0.6, 0.0]


想要的结果如下，求大师出手帮忙解决（其它形式的表也可以，就是要把列表里数据分配出来）

categories         机构持有比例  个人持有比例  内部持有比例
2021-06-30       0.59                   99.41           0
2021-12-31       0.63                   99.37            0
2022-06-30       0.16                    99.4           0.6
2022-12-31      1.1                      98.9           0

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isdkz

2023-4-2 22:13:42

根据你的需求，我理解你希望将原始的字典列表混合结构转换为数据帧，并将数据重新组织。以下是一种实现方法，将原始数据转换为所需格式的数据帧：

import re
import json
import pandas as pd

rr = '''Data_holderStructure ={"series":[{"name":"机构持有比例","data":[0.59,0.63,0.6,1.1]},{"name":"个人持有比例","data":[99.41,99.37,99.4,98.9]},{"name":"内部持有比例","data":[0.0,0.0,0.0,0.0]}],"categories":["2021-06-30","2021-12-31","2022-06-30","2022-12-31"]};'''
result = re.findall(r'Data_holderStructure =(\{.*\});', rr)[0]
parsed_result = json.loads(result)

# 获取数据部分并转换为字典形式
data = {}
for item in parsed_result['series']:
    data[item['name']] = item['data']

# 创建DataFrame并使用categories作为索引
df = pd.DataFrame(data, index=parsed_result['categories'])

# 重命名索引
df.index.name = "categories"

print(df)

输出结果：

            机构持有比例  个人持有比例  内部持有比例
categories                              
2021-06-30      0.59    99.41     0.0
2021-12-31      0.63    99.37     0.0
2022-06-30      0.60    99.40     0.0
2022-12-31      1.10    98.90     0.0

现在，你得到的数据帧格式与你期望的结果相匹配。注意，你提供的示例数据中，“内部持有比例”为[0.0, 0.0, 0.0, 0.0]，

所以输出结果与你期望的结果在“内部持有比例”的值上有所不同。



如果你希望将categories作为数据帧的一列，而不是索引，你可以稍微修改代码：

import re
import json
import pandas as pd

rr = '''Data_holderStructure ={"series":[{"name":"机构持有比例","data":[0.59,0.63,0.6,1.1]},{"name":"个人持有比例","data":[99.41,99.37,99.4,98.9]},{"name":"内部持有比例","data":[0.0,0.0,0.0,0.0]}],"categories":["2021-06-30","2021-12-31","2022-06-30","2022-12-31"]};'''
result = re.findall(r'Data_holderStructure =(\{.*\});', rr)[0]
parsed_result = json.loads(result)

# 获取数据部分并转换为字典形式
data = {}
for item in parsed_result['series']:
    data[item['name']] = item['data']

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 将categories添加为一列
df.insert(0, 'categories', parsed_result['categories'])

print(df)

输出结果：

   categories  机构持有比例  个人持有比例  内部持有比例
0  2021-06-30      0.59    99.41     0.0
1  2021-12-31      0.63    99.37     0.0
2  2022-06-30      0.60    99.40     0.0
3  2022-12-31      1.10    98.90     0.0

现在，categories被作为数据帧的一列，而不是索引。

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isdkz

根据你的需求，我理解你希望将原始的字典列表混合结构转换为数据帧，并将数据重新组织。以下是一种实现方法，将原始数据转换为所需格式的数据帧：

import re
import json
import pandas as pd

rr = '''Data_holderStructure ={"series":[{"name":"机构持有比例","data":[0.59,0.63,0.6,1.1]},{"name":"个人持有比例","data":[99.41,99.37,99.4,98.9]},{"name":"内部持有比例","data":[0.0,0.0,0.0,0.0]}],"categories":["2021-06-30","2021-12-31","2022-06-30","2022-12-31"]};'''
result = re.findall(r'Data_holderStructure =(\{.*\});', rr)[0]
parsed_result = json.loads(result)

# 获取数据部分并转换为字典形式
data = {}
for item in parsed_result['series']:
    data[item['name']] = item['data']

# 创建DataFrame并使用categories作为索引
df = pd.DataFrame(data, index=parsed_result['categories'])

# 重命名索引
df.index.name = "categories"

print(df)

输出结果：

            机构持有比例  个人持有比例  内部持有比例
categories                              
2021-06-30      0.59    99.41     0.0
2021-12-31      0.63    99.37     0.0
2022-06-30      0.60    99.40     0.0
2022-12-31      1.10    98.90     0.0

现在，你得到的数据帧格式与你期望的结果相匹配。注意，你提供的示例数据中，“内部持有比例”为[0.0, 0.0, 0.0, 0.0]，

所以输出结果与你期望的结果在“内部持有比例”的值上有所不同。



如果你希望将categories作为数据帧的一列，而不是索引，你可以稍微修改代码：

import re
import json
import pandas as pd

rr = '''Data_holderStructure ={"series":[{"name":"机构持有比例","data":[0.59,0.63,0.6,1.1]},{"name":"个人持有比例","data":[99.41,99.37,99.4,98.9]},{"name":"内部持有比例","data":[0.0,0.0,0.0,0.0]}],"categories":["2021-06-30","2021-12-31","2022-06-30","2022-12-31"]};'''
result = re.findall(r'Data_holderStructure =(\{.*\});', rr)[0]
parsed_result = json.loads(result)

# 获取数据部分并转换为字典形式
data = {}
for item in parsed_result['series']:
    data[item['name']] = item['data']

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 将categories添加为一列
df.insert(0, 'categories', parsed_result['categories'])

print(df)

输出结果：

   categories  机构持有比例  个人持有比例  内部持有比例
0  2021-06-30      0.59    99.41     0.0
1  2021-12-31      0.63    99.37     0.0
2  2022-06-30      0.60    99.40     0.0
3  2022-12-31      1.10    98.90     0.0

现在，categories被作为数据帧的一列，而不是索引。