如何在python中获取嵌套字典的数据

在Python中，如果你有一个嵌套的字典（nested dictionary），你可以通过键路径来访问其中的数据。键路径通常是一个逗号分隔的列表或字符串，表示从顶层字典到所需数据的步骤。下面是一个例子：

假设你有以下嵌套字典：

nested_dict = {
    "person": {
        "name": "Alice",
        "age": 30,
        "address": {"city": "New York", "country": "USA"}
    }
}

如果你想获取`person`下的`city`值，你可以这样做：

city_value = nested_dict["person"]["address"]["city"]
print(city_value)  # 输出: New York

如果键不存在，尝试访问会抛出`KeyError`异常。为了避免这种情况，可以使用`dict.get()`方法提供默认值，如果键不存在则返回该值，例如：

city_value = nested_dict.get("person", {}).get("address", {}).get("city", "Not Found")

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假设有一个列表 `list`，其中嵌套了多个字典，可以通过以下方式获取某个字典中的一个值：

# 假设我们要获取第一个字典中 key 为 'name' 的值
value = list[0]['name']
print(value)

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python字典嵌套字典构造_python - 从嵌套字典中的项构造pandas DataFrame

可以使用字典的嵌套结构来构造 Pandas DataFrame。假设有以下嵌套字典：

data = {
    'Alice': {'age': 25, 'city': 'New York'},
    'Bob': {'age': 30, 'city': 'San Francisco'},
    'Charlie': {'age': 35, 'city': 'Seattle'}
}

可以使用以下代码将其转换为 Pandas DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame.from_dict({(i,j): data[i][j] for i in data.keys() for j in data[i].keys()}, orient='index')
df.index.names = ['person', 'info']
df.reset_index(inplace=True)

这将生成一个包含 person、info 和值列的 DataFrame，其中 person 列包含 Alice、Bob 和 Charlie，info 列包含 age 和 city，值列包含相应的值。

    person         info           0
0    Alice         age          25
1    Alice        city    New York
2      Bob         age          30
3      Bob        city     San Francisco
4  Charlie         age          35
5  Charlie        city        Seattle