Python Pandas入門：ネストされた辞書をマルチインデックスDataFrameに変換する方法

PythonのPandasライブラリでは、ネストされた辞書（入れ子構造のdict）を簡単にマルチインデックス付きのDataFrameへ変換できます。本記事では、その具体的な手順をサンプルコードとともにわかりやすく解説します。

全体の流れ

変換の手順は以下の3ステップです。

1. ネストされた辞書を作成する
2. 空の辞書を用意し、タプル形式のキーで値を再割り当てする
3. pd.DataFrame()でマルチインデックスDataFrameに変換する

ステップ1：ネストされた辞書を作成する

まず、外側のキー（スポーツ名）と内側のキー（Boards・Country）を持つネストされた辞書を定義します。

dictNested = {
   'Cricket': {
      'Boards': ['BCCI', 'CA', 'ECB'],
      'Country': ['India', 'Australia', 'England']
   },
   'Football': {
      'Boards': ['TFA', 'TCSA', 'GFA'],
      'Country': ['England', 'Canada', 'Germany']
   }
}

ステップ2：空の辞書を作成して値を再割り当てする

次に、空の辞書を用意します。

new_dict = {}

そして、二重のforループを使い、「外側のキー」と「内側のキー」をタプルとして組み合わせた新しいキーに値を代入していきます。このタプルが、後ほどDataFrameのマルチインデックス（列の階層）になります。

for outerKey, innerDict in dictNested.items():
   for innerKey, values in innerDict.items():
      new_dict[(outerKey, innerKey)] = values

ステップ3：マルチインデックスDataFrameに変換する

最後に、pd.DataFrame()に再構築した辞書を渡すだけで、階層的な列を持つマルチインデックスDataFrameが完成します。

pd.DataFrame(new_dict)

完全なサンプルコード

以下に、ここまでの手順をまとめた実行可能なコード全体を示します。

import pandas as pd

# ネストされた辞書を作成
dictNested = {
   'Cricket': {
      'Boards': ['BCCI', 'CA', 'ECB'],
      'Country': ['India', 'Australia', 'England']
   },
   'Football': {
      'Boards': ['TFA', 'TCSA', 'GFA'],
      'Country': ['England', 'Canada', 'Germany']
   }
}

print("\nNested Dictionary...\n", dictNested)

new_dict = {}
for outerKey, innerDict in dictNested.items():
   for innerKey, values in innerDict.items():
      new_dict[(outerKey, innerKey)] = values

# マルチインデックスDataFrameへ変換
print("\nMulti-index DataFrame...\n", pd.DataFrame(new_dict))

実行結果

上記のコードを実行すると、次のような出力が得られます。

Nested Dictionary...
{'Cricket': {'Country': ['India', 'Australia', 'England'], 'Boards': ['BCCI', 'CA', 'ECB']}, 'Football': {'Country': ['England', 'Canada', 'Germany'], 'Boards': ['TFA', 'TCSA', 'GFA']}}

Multi-index DataFrame...
    Cricket              Football
    Boards    Country    Boards Country
0     BCCI      India       TFA England
1       CA  Australia      TCSA  Canada
2      ECB   England       GFA Germany

ポイントの解説

• タプルのキーが階層になる：new_dictのキーとして(outerKey, innerKey)というタプルを使用することで、Pandasが自動的にそれをMultiIndexの列として認識します。
• 上位レベルと下位レベル：出力例では「Cricket」「Football」が上位レベル（レベル0）、「Boards」「Country」が下位レベル（レベル1）のインデックスになっています。
• 応用：この手法は、JSONデータやAPIレスポンスのような階層構造データを表形式に整形する際にも非常に便利です。