從嵌套字典中的項(xiàng)目構(gòu)建熊貓數(shù)據(jù)框架假設(shè)我有一個(gè)具有結(jié)構(gòu)的嵌套字典‘user_dict’：第1級(jí)：用戶ID(長(zhǎng)整數(shù))2級(jí)：類別(字符串)第3級(jí)：分類屬性(浮點(diǎn)數(shù)、INT等)例如，本詞典的條目如下：user_dict[12] = {     "Category 1": {"att_1": 1,                     "att_2": "whatever"},     "Category 2": {"att_1": 23,                     "att_2": "another"}}“user_dict”中的每個(gè)項(xiàng)都具有相同的結(jié)構(gòu)，“user_dict”包含大量的項(xiàng)目，我希望將這些項(xiàng)提供給熊貓DataFrame，從屬性構(gòu)建系列。在這種情況下，分層索引對(duì)此非常有用。具體來說，我的問題是，是否有一種方法可以幫助DataFrame構(gòu)造器理解這個(gè)系列應(yīng)該從字典中的“第3級(jí)”的值構(gòu)建？如果我嘗試這樣的方法：df = pandas.DataFrame(users_summary)“第1級(jí)”(用戶id)中的項(xiàng)被視為列，這與我想要實(shí)現(xiàn)的(以用戶id作為索引)相反。我知道我可以在遍歷字典條目之后構(gòu)建這個(gè)系列，但是如果有一種更直接的方法，這將是非常有用的。一個(gè)類似的問題是，是否有可能從文件中列出的JSON對(duì)象構(gòu)建熊貓DataFrame。