Bemind
Учебник Python
Учебник Python
  • Python
    • Python Lists
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • Исправление ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Как добавить строку в список в Python
      • Разница между массивами и списками в Python
      • Python: Различия между списками и кортежами
      • Как проверить, пуст ли список в Python
      • Как Итерировать (Циклически Проходить) По Списку в Python
      • Python List sort(): Подробное руководство по сортировке списков
      • Python List Extend: Как добавить несколько элементов в список
      • Python: Найти Индекс Всех Вхождений Элемента в Списке
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Генерация случайных чисел в Python
      • Поиск Индекса в Списке Python: Найти Первое, Последнее или Все Вхождения
      • Добавить в начало списка в Python (Вставить в начало)
      • Найти дубликаты в списке Python
      • Python: Умножение Списков (6 Различных Способов)
      • Python списки: Полный обзор
      • Python: Выбор случайного элемента из списка
      • 4 Способа Очистить Список в Python
      • Объяснение ошибки IndexError в Python: индекс списка выходит за пределы допустимого диапазона
      • Python: Получение индекса максимального элемента в списке
      • Python: Объединение списков – Слияние списков (8 способов)
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Удаление элемента из списка в Python (pop, remove, del, clear)
      • Как перевернуть список в Python (6 способов)
      • Python: Замена элемента в списке (6 различных способов)
      • Python: Удаление дубликатов из списка (7 способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Перемешать Список (Случайное Распределение Элементов Списка в Python)
      • Python: Пересечение двух списков
      • Python: Вычитание двух списков (4 простых способа!)
      • Длина или Размер Списка в Python: 5 Способов Узнать Длину Списка
      • Python: Транспонирование списка списков (5 простых способов!)
      • Python: Разделение списка (Пополам, на части)
      • Python: Комбинации списка (Получить все комбинации списка)
      • Python: Выравнивание списка списков (4 способа)
      • Разница между списками в Python: Нахождение разницы между двумя списками Python
      • Python: Найти среднее значение списка или списка списков
      • Как добавлять элементы в списки в Python – 4 простых способа!
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • 6 способов преобразовать список Python в строку
    • Python Dictionaries
      • Понимание словаря Python (с примерами)
      • Исправляем ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Преобразование JSON в словарь Python
      • Полное руководство по вложенным словарям в Python
      • Копирование словаря в Python: Полное руководство
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Поиск дубликатов в списке Python
      • Полный обзор словарей в Python
      • Python: Добавление пары Ключ:Значение в Словарь
      • Python: Сортировка словаря по значениям
      • Слияние Словарей в Python – Комбинирование Словарей (7 Способов)
      • Python: Удаление Дубликатов из Списка (7 Способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Красивая Печать Словаря (Dictionary) – 4 Способа
      • Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Copy of Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Получение Ключа Словаря с Максимальным Значением (4 Способа)
      • Python: Удаление ключа из словаря (4 разных способа)
      • Как красиво вывести JSON-файл в Python (6 методов)
    • Python Strings
      • Python Капитализация Строк: Руководство по Преобразованию слов в Заглавные
      • Python strip: Как обрезать строку в Python
      • Python Обратная Строка: Руководство по Реверсированию Строк
      • Как Удалить Префикс или Суффикс из Строки в Python
      • Преобразование строки в формат заголовка в Python с помощью str.title()
      • Как добавить строку в список в Python
      • Python String startswith: Проверка, начинается ли строка с подстроки
      • Python String endswith: Проверка того, заканчивается ли строка подстрокой
      • Как удалить первый или последний символ из строки в Python
      • Как исправить: SyntaxError в Python - EOL при сканировании строкового литерала
      • Python String Contains: Проверка Наличия Подстроки в Строке
      • Как проверить, пустая ли строка в Python
      • Python Новая Строка и Как Печатать Без Переноса Строки
      • Как Конкатенировать Строки в Python: Полное Руководство
      • Python: Подсчет слов в строке или файле
      • Как создать список алфавита в Python
      • Python: Конкатенация строки и целого числа (Int)
      • Python: Сортировка строки (4 различных способа)
      • Python zfill и rjust: Добавление нулей в строку в Python
      • Python: Целое в Двоичное (Преобразование целого числа в двоичную строку)
      • Python rfind: Нахождение индекса последней подстроки в строке
      • Python SHA256 хеширование алгоритм: объяснение
      • Python: Усечение числа с плавающей точкой (6 различных способов)
      • Выбор между методами Python isdigit(), isnumeric() и isdecimal()
      • Python: Удаление специальных символов из строки
      • Python Приведение Строки к Нижнему Регистру с помощью .lower(), .casefold(), и .islower()
      • Python программа для проверки, является ли строка палиндромом (6 методов)
      • Python: Найдите все перестановки строки (3 легких способа!)
      • Python: Удаление пунктуации из строки (3 разных способа!)
      • Python: Найти индекс (или все индексы) подстроки в строке
      • Python: Удаление символов новой строки из строки
      • Python: Удаление символа из строки (4 способа)
      • Python: Количество вхождений в строке (4 способа!)
    • Встроенные функции Python
      • abs()
      • ascii()
      • aiter()
      • all()
      • any()
      • anext()
      • bin()
      • bool()
      • breakpoint()
      • bytearray()
      • bytes()
      • callable()
      • chr()
      • classmethod()
      • compile()
      • complex()
      • delattr()
      • dict()
      • dir()
      • divmod()
      • enumerate()
      • eval()
      • exec()
      • filter()
      • float()
      • format()
      • frozenset()
      • getattr()
      • globals()
      • hasattr()
      • hash()
      • help()
      • hex()
      • id()
      • input()
      • int()
      • issubclass()
      • iter()
      • len()
      • list()
      • locals()
      • map()
      • max()
      • memoryview()
      • min()
      • next()
      • object()
      • oct()
      • open()
      • ord()
      • pow()
      • print()
      • property()
      • range()
      • repr()
      • reversed()
      • round()
      • set()
      • setattr()
      • isinstance()
      • slice()
      • zip()
      • type()
      • sorted()
      • staticmethod()
      • str()
      • sum()
      • super()
      • tuple()
      • vars()
      • import()
    • Cобеседования Python. Разбор реальных вопросов.
    • Встроенные методы в Python
  • Учебники по Pandas и Numpy
    • Numpy
      • Функция активации ReLU для глубокого обучения: полное руководство по выпрямленному линейному блоку
      • Как нормализовать массивы NumPy (минимальное-максимальное масштабирование, Z-оценка, L2)
      • NumPy where: Условная обработка элементов массива
      • NumPy linspace: создание равномерно расположенных массивов с помощью np.linspace
      • Как рассчитать векторное произведение в Python
      • Разделение NumPy: Разделение массива NumPy на части
      • NumPy: Лучшие способы применения функции к массиву
      • NumPy full: Создание массивов с заданным значением
      • NumPy clip(): Ограничьте значения массива минимальным и максимальным значениями
      • NumPy cumsum: Расчет кумулятивных сумм массивов NumPy
      • Изучаем функцию np.histogram в NumPy: создаем гистограмму
      • NumPy arange(): Полное руководство (с примерами)
      • Руководство по индексации и срезам массивов NumPy: Полное руководство
      • NumPy argmin(): Получение индекса минимального значения в массивах
      • Выравнивание массива с помощью NumPy flatten
      • Объединение массивов NumPy по различным осям с использованием функции stack
      • Удаление размерности из массивов NumPy с помощью NumPy Squeeze
      • Функция np.repeat() NumPy: Повторение массивов NumPy
      • Использование функции NumPy.exp() для вычисления экспоненты
      • Реализация функции сигмоида на Python
      • NumPy Pad: Использование np.pad() для дополнения массивов и матриц
      • np.argmax(): Как использовать NumPy Argmax
      • NumPy logspace: Понимание функции np.logspace()
      • Использование NumPy Tile для Расположения Массивов
      • NumPy Zeros: Создание массивов и матриц с нулями в NumPy
      • Использование числа Пи в Python (NumPy и Math)
      • Распределение Нормального (Гауссова) Распределения в Numpy (Случайное Нормальное в Numpy)
      • NumPy для Data Science на Python
      • Расчет скалярного произведения с использованием Numpy в Python
      • Расчет натурального логарифма на Python
    • Pandas
      • Python сводные таблицы – Полное руководство
      • Изучение API стиля Pandas
      • Объяснение группировки по нескольким столбцам в Pandas с примерами
      • Удаление индексной колонки DataFrame в Pandas: Руководство с примерами
      • Pandas Quantile: Расчет процентилей в DataFrame
      • Как рассчитать скользящее среднее (среднее арифметическое) в Pandas
      • Руководство по использованию метода fillna в Pandas для работы с отсутствующими данными в DataFrame
      • Pandas unique(): Получение уникальных значений в DataFrame
      • Распакуйте Ваши Данные с Помощью Функции Melt в Pandas
      • Pandas date_range: Как Создать Диапазон Дат в Pandas
      • Сброс индекса в Pandas: как сбросить индекс в Pandas
      • Pandas replace() – Замена значений в DataFrame Pandas
      • Перемещение столбца DataFrame Pandas на позицию (В начало и в конец)
      • Учебное пособие по Python Pandas: полное руководство
      • Pandas: Замена NaN на нули
      • Преобразование DataFrame Pandas в файл Pickle
      • Конвертация Pandas DataFrame в JSON
      • Преобразование DataFrame Pandas в Словарь
      • Преобразование Pandas DataFrame в Список
      • Чтение файлов Parquet в Pandas с помощью pd.read_parquet
      • Pandas dropna(): Удаление отсутствующих записей и столбцов в DataFrame
      • Как Добавить Новый Столбец в DataFrame Pandas
      • Подсчёт уникальных значений в Pandas
      • Отображение всех столбцов и строк в DataFrame Pandas
      • Pandas to_excel: Запись DataFrames в файлы Excel
      • Как использовать Pandas для чтения файлов Excel в Python
      • Преобразование списка словарей в Pandas DataFrame
      • Как добавить/вставить строку в DataFrame Pandas
      • Диаграмма рассеяния в Pandas: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Pandas to_datetime: Преобразование строки Pandas в дату и время
      • Введение в Pandas для Data Science
      • Индексация, Выборка и Присваивание Данных в Pandas
      • Суммирование и Анализ Pandas DataFrame
      • Преобразование столбцов Pandas с помощью map и apply
      • Группировка данных в Pandas с использованием cut и qcut
      • Дата и время в Pandas и Python
      • Очистка и подготовка данных в Pandas и Python
      • Pandas GroupBy: группировка, суммирование и агрегация данных в Python
      • Pandas Дата и Время в Части Даты (месяц, год и т.д.)
      • Pandas: Получение номера строки из DataFrame
      • Вычисление Взвешенного Среднего в Pandas и Python
      • Как перемешать строки Pandas Dataframe в Python
      • Pandas: количество столбцов (подсчет столбцов в DataFrame)
      • Pandas Sum: сложение столбцов и строк DataFrame
      • Pandas Diff: Вычисление Разницы Между Строками Pandas
      • Нормализация столбца или датафрейма Pandas (с использованием Pandas или sklearn)
      • Функция Rank в Pandas: Ранжирование данных в Dataframe (Эквивалент SQL row_number)
      • Pandas Describe: Описательная статистика вашего Dataframe
      • Pandas Shift: Перемещение столбца DataFrame вверх или вниз
      • 7 Способов Выполнения Выборки Данных в Pandas
      • Экспорт DataFrame Pandas в CSV файл – Использование .to_csv()
      • Pandas: Итерация по строкам DataFrame в Pandas
      • Pandas: Преобразование значений столбца в строки
      • Дисперсия в Pandas: Вычисление дисперсии столбца в Pandas Dataframe
      • Pandas: Создание DataFrame из списков (5 способов!)
      • Pandas Rename Index: Как переименовать индекс DataFrame в Pandas
      • Pandas: Подсчёт уникальных значений в объекте GroupBy
      • Pandas: Добавить дни к колонке с датами
      • Среднее в Pandas: Как рассчитать среднее для одной или нескольких колонок
      • Pandas Column to List – Конвертируйте колонку Pandas в список
      • Транспонирование Dataframe в Pandas
      • Python: Разделение DataFrame Pandas
      • Как получить имена столбцов в DataFrame Pandas
      • Pandas: Количество строк в DataFrame (6 способов)
      • Создание пустого DataFrame Pandas и добавление данных
      • Как переименовать столбцы в Pandas DataFrame (с примерами)
      • Изменение порядка столбцов в Pandas: использование метода reindex и метода insert
      • Pandas get_dummies (One-Hot кодирование), объяснение
      • Относительные и Абсолютные Частоты в Python и Pandas
      • Финансовый год – Определение финансового года в Pandas
      • Как сортировать данные в DataFrame Pandas
  • Учебники Matplotlib и Seaborn
    • Seaborn
      • Регрессионные графики в Seaborn с использованием regplot и lmplot
      • Seaborn residplot – Построение остатков линейной регрессии
      • Seaborn jointplot() – Создание совместных графиков в Seaborn
      • Seaborn displot – Распределенческие графики в Python
      • Seaborn ecdfplot – Эмпирические функции накопленного распределения
      • Seaborn rugplot – Визуализация маргинальных распределений
      • Seaborn kdeplot – Создание графиков оценки плотности ядра
      • Seaborn histplot – Создание Гистограмм в Seaborn
      • Seaborn catplot – Визуализация категориальных данных в Python
      • Средняя тенденция для категориальных данных в Seaborn Pointplot
      • Seaborn stripplot: Jitter Plots для распределений категориальных данных
      • Seaborn Countplot – Подсчет категориальных данных в Python
      • Seaborn swarmplot: Bee Swarm Plots для распределения категориальных данных
      • Скрипичные графики Seaborn в Python: Полное руководство
      • Настройка расположения легенд Seaborn, меток, текста и т.д.
      • Тепловая карта Seaborn: Полное руководство
      • Создание многосекционных сеток в Seaborn с помощью FacetGrid
      • Удаление рамки в Seaborn: Как работать с рамкой
      • Заголовки и метки осей в Seaborn: добавление и настройка
      • Как установить Seaborn в Python (Исправление: no module named seaborn)
      • Seaborn relplot – Создание точечных и линейных графиков
      • Полное руководство по созданию точечных диаграмм (scatter plots) в Python с использованием Seaborn
    • Matplotlib
      • Режим Retina в Matplotlib: Улучшение Качества Графиков
      • Как построить функцию в Python с использованием Matplotlib
      • Как создать 3D-диаграммы рассеяния в Matplotlib
      • Как изменить размер шрифта в графике Matplotlib
      • Установка размера маркера в точечных диаграммах Matplotlib
      • Как изменить размер графика и фигуры в Matplotlib
      • Как добавить названия в Matplotlib: Заголовок, Подзаголовок, Названия Осей
      • Pandas Scatter Plot: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Построение графиков в Python с помощью Matplotlib
      • Диаграммы рассеяния Matplotlib – Все, что вам нужно знать
      • Диаграммы с столбцами в Matplotlib – Узнайте все, что вам нужно знать
      • Линейные диаграммы Matplotlib – Всё, что вам нужно знать
      • Построение гистограммы в Python с Matplotlib и Pandas
  • Алгоритмы
    • Алгоритм поиска в ширину (BFS) в Python
    • Алгоритм поиска в глубину (DFS) на Python
  • AI создает хедж-фонд для анализа акций на Python
Powered by GitBook
On this page
  • Вложенные словари Python
  • Создание вложенных словарей в Python
  • Доступ к элементам во вложенных словарях в Python
  • Изменение элементов во вложенных словарях в Python
  • Удаление элементов во вложенных словарях в Python
  • Перебор вложенных словарей в Python
  • Преобразование вложенного словаря Python в фрейм данных Pandas
  • Заключение
  • Дополнительные ресурсы
  1. Python
  2. Python Dictionaries

Полное руководство по вложенным словарям в Python

PreviousПреобразование JSON в словарь PythonNextКопирование словаря в Python: Полное руководство

Last updated 1 year ago

В этом уроке вы узнаете о вложенных словарях Python – словарях, которые являются значениями другого словаря. Вы научитесь создавать вложенные словари, получать доступ к их элементам, изменять их и многое другое. Вы также узнаете, как работать с вложенными словарями для их преобразования в Pandas DataFrame.

В конце этого учебника вы узнаете:

  • Какие вложенные словари есть в Python

  • Как создавать вложенные словари в Python

  • Как получить доступ, изменить и удалить элементы во вложенных словарях

  • Как преобразовать вложенные словари в DataFrames Pandas

Оглавление

Вложенные словари Python

Python-словарь — это контейнерная структура данных, которая хранит пары ключ:значение. Они создаются с помощью фигурных скобок {}, где значение можно найти, обратившись к его уникальному ключу. Давайте рассмотрим простой пример словаря:

# Простой словарь Python
user = {
    'Name': 'Nik',           # Ключ 'Name' со значением 'Nik'
    'Profession': 'datagy'   # Ключ 'Profession' со значением 'datagy'
}

В приведенном выше словаре у нас есть элемент под названием user. Мы можем получить доступ к его значениям, ссылаясь на ключи словаря. Скажем, мы хотим получить значение словаря для ключа 'Name', мы могли бы написать:

# Доступ к значению словаря
print(user.get('Name'))   # То же самое, что и user['Name']

# Возвращает: Nik

Интересный аспект словарей Python заключается в том, что в качестве их значений мы можем использовать другие словари. Это подводит нас к основной теме этой статьи.

Предположим, мы хотим создать словарь, который содержит информацию о пользователях на основе их ID. Давайте создадим словарь, который хранит информацию о нескольких пользователях, распределенную по ID:

# Понимание вложенных словарей
users = {
    1: {
        'Name': 'Nik',           # Ключ 'Name' со значением 'Nik'
        'Profession': 'datagy'   # Ключ 'Profession' со значением 'datagy'
    }, 
    2: {
        'Name': 'Kate',          # Ключ 'Name' со значением 'Kate'
        'Profession': 'Government'  # Ключ 'Profession' со значением 'Government'
    }    
}

В этом примере наш ранний словарь был встроен в новый, более крупный словарь. Мы создали новый, вложенный словарь. В следующем разделе мы разберёмся, как создавать вложенные словари.

Создание вложенных словарей в Python

В этом разделе вы узнаете, как создавать вложенные словари. Вложенные словари — это словари, которые имеют другой словарь в качестве одного или нескольких значений. Давайте рассмотрим, как можно создать вложенные словари в Python.

Давайте рассмотрим пример:

# Создание вложенного словаря в Python
users = {}

Nik = {
        'Name': 'Nik',           # Ключ 'Name' со значением 'Nik'
        'Profession': 'datagy'   # Ключ 'Profession' со значением 'datagy'
    }

Kate = {
        'Name': 'Kate',          # Ключ 'Name' со значением 'Kate'
        'Profession': 'Government'  # Ключ 'Profession' со значением 'Government'
}

users[1] = Nik   # Добавляем словарь Nik в users с ключом 1
users[2] = Kate  # Добавляем словарь Kate в users с ключом 2

print(users)

# Возвращает: {1: {'Name': 'Nik', 'Profession': 'datagy'}, 2: {'Name': 'Kate', 'Profession': 'Government'}}

Давайте разберем, что мы здесь сделали:

  1. Мы создали пустой словарь users

  2. Мы создали два других словаря, Nik и Kate

  3. Затем мы назначили эти словари значениями соответствующих ключей 1 и 2 в словаре users

Доступ к элементам во вложенных словарях в Python

В этом разделе вы узнаете, как получить доступ к элементам вложенного словаря Python. В предыдущем разделе мы рассмотрели использование метода .get() для доступа к элементам. Давайте посмотрим, что происходит, когда мы пытаемся получить доступ к элементу во вложенном словаре:

# Доступ к элементу во вложенном словаре
users = {
    1: {'Name': 'Nik', 'Profession': 'datagy'},   # Словарь для пользователя с ключом 1
    2: {'Name': 'Kate', 'Profession': 'Government'}   # Словарь для пользователя с ключом 2
}

print(users.get(1))

# Возвращает: {'Name': 'Nik', 'Profession': 'datagy'}

Мы видим, что это вернуло словарь! Так как был возвращен словарь, мы можем получить доступ к элементу в возвращенном словаре.

Если мы хотим получить доступ к 'Name' пользователя 1, мы можем написать следующее:

# Доступ к вложенным элементам в словарях Python
users = {
    1: {'Name': 'Nik', 'Profession': 'datagy'},   # Словарь для пользователя с ключом 1
    2: {'Name': 'Kate', 'Profession': 'Government'}   # Словарь для пользователя с ключом 2
}

print(users.get(1).get('Name'))

# Возвращает: Nik

Мы можем вызывать метод .get() несколько раз, так как мы имеем дело со словарем, который находится внутри другого словаря. В следующем разделе вы узнаете, как изменять элементы в вложенном словаре.

Изменение элементов во вложенных словарях в Python

В этом разделе вы узнаете, как изменять элементы во вложенных словарях. Чтобы изменить элементы, мы используем тот же процесс, что и для добавления нового элемента в словарь. В этом случае нам просто нужно перейти немного дальше, к ключу вложенного словаря.

Предположим, мы хотим изменить профессию пользователя 2 на 'Habitat for Humanity'. Мы можем написать:

# Изменение элементов во вложенном словаре
users = {
    1: {'Name': 'Nik', 'Profession': 'datagy'},   # Словарь для пользователя с ключом 1
    2: {'Name': 'Kate', 'Profession': 'Government'}   # Словарь для пользователя с ключом 2
}

users[2]['Profession'] = 'Habitat for Humanity'  # Изменяем профессию пользователя с ключом 2

print(users)

# Возвращает: 
# {1: {'Name': 'Nik', 'Profession': 'datagy'}, 2: {'Name': 'Kate', 'Profession': 'Habitat for Humanity'}}

В данном случае, мы смогли получить доступ к значению ключа через прямое присваивание. Если бы этот ключ ранее не существовал, то ключ (и значение) были бы созданы.

Удаление элементов во вложенных словарях в Python

Словари Python используют ключевое слово del для удаления пары key:value из словаря. Чтобы сделать это в вложенном словаре, нам просто нужно пройти дальше в словарь. Давайте посмотрим, как мы можем удалить ключ 'Profession' из словаря 1:

# Удаление элемента из вложенного словаря
users = {
    1: {'Name': 'Nik', 'Profession': 'datagy'},   # Словарь для пользователя с ключом 1
    2: {'Name': 'Kate', 'Profession': 'Government'}   # Словарь для пользователя с ключом 2
}

del users[1]['Profession']  # Удаляем элемент 'Profession' из словаря с ключом 1

print(users)

# Возвращает: 
# {1: {'Name': 'Nik'}, 2: {'Name': 'Kate', 'Profession': 'Government'}}

Аналогично, мы можем удалить весь вложенный словарь, используя тот же метод. Поскольку вложенный словарь на самом деле представляет собой пару key:value в нашем основном словаре, применяется тот же метод. Давайте удалим весь первый словарь 1:

# Удаление целого вложенного словаря
users = {
    1: {'Name': 'Nik', 'Profession': 'datagy'},   # Словарь для пользователя с ключом 1
    2: {'Name': 'Kate', 'Profession': 'Government'}   # Словарь для пользователя с ключом 2
}

del users[1]  # Удаляем словарь с ключом 1

print(users)

# Возвращает: 
# {2: {'Name': 'Kate', 'Profession': 'Government'}}

В следующем разделе вы узнаете, как перебирать вложенные словари в Python.

Перебор вложенных словарей в Python

В этом разделе вы узнаете, как итерировать по вложенным словарям. Это может быть полезно, когда вы хотите вывести значения словаря. Мы можем построить рекурсивную функцию для этого. Давайте посмотрим, как это выглядит:

# Итерация через вложенные словари рекурсивно
users = {
    1: {'Name': 'Nik', 'Profession': 'datagy'},   # Словарь для пользователя с ключом 1
    2: {'Name': 'Kate', 'Profession': 'Government'}   # Словарь для пользователя с ключом 2
}

def iterate_dict(dict_to_iterate):
    for key, value in dict_to_iterate.items():
        if isinstance(value, dict):
            print(key)
            iterate_dict(value)
        else:
            print(key + ":" + value)

iterate_dict(users)

# Возвращает:
# 1
# Name:Nik
# Profession:datagy
# 2
# Name:Kate
# Profession:Government

Преобразование вложенного словаря Python в фрейм данных Pandas

В этом последнем разделе вы узнаете, как преобразовать вложенный словарь в DataFrame Pandas. Мы можем просто передать вложенный словарь в конструктор DataFrame(). Однако Pandas прочитает DataFrame с ключами в качестве индексов.

# Чтение вложенного словаря в DataFrame Pandas
import pandas as pd

users = {
    1: {'Name': 'Nik', 'Profession': 'datagy'},   # Словарь для пользователя с ключом 1
    2: {'Name': 'Kate', 'Profession': 'Government'}   # Словарь для пользователя с ключом 2
}

# Преобразуем в DataFrame, транспонируем для правильной организации данных
df = pd.DataFrame(users).T

print(df)

# Возвращает:
#    Name  Profession
# 1   Nik      datagy
# 2  Kate  Government

Заключение

В этом руководстве вы узнали о вложенных словарях в Python. Вы узнали, что такое вложенные словари. Затем вы узнали, как получать доступ, изменять и удалять их элементы. Наконец, вы узнали, как итерировать по вложенным словарям, а также как считывать их в DataFrames Pandas.

Дополнительные ресурсы

Чтобы узнать больше о связанных темах, ознакомьтесь с учебными материалами ниже:

  • Python Defaultdict: обзор и примеры

  • Python: добавить пару «ключ: значение» в словарь

  • Python: сортировка словаря по значениям

  • Слияние словарей Python – объединение словарей (7 способов)

Чтобы обойти это, мы можем :

транспонировать DataFrame, используя метод .T
Словари Python: официальная документация
Вложенные словари Python
Создание вложенных словарей в Python
Доступ к элементам во вложенных словарях в Python
Изменение элементов во вложенных словарях в Python
Удаление элементов во вложенных словарях в Python
Перебор вложенных словарей в Python
Преобразование вложенного словаря Python в фрейм данных Pandas
Заключение
Дополнительные ресурсы