Конвертировать словарь списков с записями в качестве словарей в DataFrame с ключом верхнего уровня в качестве дополнител ⇐ Python

[Anonymous]

У меня есть словарь списков, каждый со значением строки ключа (акцетер) и значением, состоящим из списка DICT, которые выглядят следующим образом: < /p>
data
Out[88]:
{'NVDA': [{'open': 144.75, 'high': 144.21, 'low': 174.33, 'close': 210.47},
{'open': 123.97, 'high': 128.5, 'low': 110.25, 'close': 154.09},
{'open': 118.19, 'high': 134.81, 'low': 104.37, 'close': 149.72},
{'open': 225.35, 'high': 126.81, 'low': 104.77, 'close': 209.46},
{'open': 247.2, 'high': 243.25, 'low': 220.44, 'close': 186.01}],
'MSFT': [{'open': 175.78, 'high': 213.98, 'low': 229.75, 'close': 206.59},
{'open': 142.98, 'high': 168.42, 'low': 188.33, 'close': 232.52},
{'open': 184.14, 'high': 163.42, 'low': 194.81, 'close': 153.03},
{'open': 199.54, 'high': 130.26, 'low': 101.05, 'close': 102.1},
{'open': 243.91, 'high': 119.21, 'low': 190.2, 'close': 223.31}],
'AAPL': [{'open': 202.06, 'high': 162.54, 'low': 212.3, 'close': 226.78},
{'open': 191.17, 'high': 153.49, 'low': 135.13, 'close': 151.83},
{'open': 187.15, 'high': 149.75, 'low': 123.28, 'close': 247.32},
{'open': 194.29, 'high': 175.34, 'low': 244.14, 'close': 207.45},
{'open': 228.9, 'high': 133.26, 'low': 100.59, 'close': 129.35}]}

ticks = ['NVDA', 'MSFT', 'AAPL']
data = {}

for s in ticks:
data = []
for _ in range(5):
entry = {
'open': round(random.uniform(100, 250), 2),
'high': round(random.uniform(100, 250), 2),
'low': round(random.uniform(100, 250), 2),
'close': round(random.uniform(100, 250), 2)
}
data.append(entry)
< /code>
Я хотел бы преобразовать это в DataFrame, который выглядит так: < /p>
df
Out[98]:
tick open high low close
0 NVDA 215.44 124.29 121.61 244.35
1 NVDA 214.89 184.49 157.39 239.31
2 NVDA 221.42 204.17 148.83 215.00
3 NVDA 182.49 104.29 175.36 226.59
4 NVDA 127.31 182.31 228.92 173.52
5 MSFT 217.79 147.98 120.40 239.97
6 MSFT 108.66 222.83 177.20 172.62
7 MSFT 138.16 116.36 241.62 231.15
8 MSFT 160.53 234.88 154.93 127.49
9 MSFT 168.22 127.77 224.75 207.59
10 AAPL 119.95 106.36 150.28 195.93
11 AAPL 117.71 142.54 210.08 116.37
12 AAPL 147.07 204.46 223.98 104.91
13 AAPL 135.71 211.83 210.11 102.34
14 AAPL 216.45 136.08 130.27 236.48


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/794 ... e-with-top