Pythonのディクショナリのリストを二次元リスト（テーブル）にしたい

Question

以下のようなディクショナリのリストがあったとします。

[
    {
        "name": "kojima",
        "ref": "a",
        "score": "11",
    },
    {
        "name": "kojima",
        "ref": "b",
        "score": "35",
    },
    {
        "name": "tanaka",
        "ref": "b",
        "score": "14",
    },
    {
        "name": "taguchi",
        "ref": "c",
        "score": "41",
    },
    {
        "name": "kimura",
        "ref": "d",
        "score": "21",
    },
    {
        "name": "suzuki",
        "ref": "e",
        "score": "54",
    }
]

これを

Name	a	b	c	d	e
kojima	11	35	-	-	-
tanaka	-	14	-	-	-
taguchi	-	-	41	-	-
kimura	-	-	-	21	-
suzuki	-	-	-	-	54

このような二次元リストにしたいのですが、どうにもやり方が思いつきません。

いい方法を知ってらっしゃる方がいましたらお願いします。
よろしくおねがいします。

Answer 1

これでどうでしょうか

import pandas as pd

data = [
    {
        "name": "kojima",
        "ref": "a",
        "score": "11",
    },
    {
        "name": "kojima",
        "ref": "b",
        "score": "35",
    },
    {
        "name": "tanaka",
        "ref": "b",
        "score": "14",
    },
    {
        "name": "taguchi",
        "ref": "c",
        "score": "41",
    },
    {
        "name": "kimura",
        "ref": "d",
        "score": "21",
    },
    {
        "name": "suzuki",
        "ref": "e",
        "score": "54",
    }
]

print(pd.DataFrame(data).pivot('name','ref','score'))
#ref         a     b     c     d     e
#name
#kimura   None  None  None    21  None
#kojima     11    35  None  None  None
#suzuki   None  None  None  None    54
#taguchi  None  None    41  None  None
#tanaka   None    14  None  None  None

Comments

[kurosuke___]

回答有り難うございます！
おお、これはすごい！

やってみたところIndex contains duplicate entries, cannot reshapeというエラーになってしまいました。
nameに重複がある場合はだめという感じなのでしょうか・・・

[magichan]

もしかして、"name"と"ref"が共に共通のDictが２つ以上存在しますか？

[magichan]

とりあえずでよければ
print(pd.DataFrame(data).pivot_table(values='score', index='name', columns='ref',aggfunc=np.sum))
でエラーが直ったりしませんか？（重複が結合されるけど）

[kurosuke___]

nameとrefが重複しているものはないですね・・・

ご提示いただいたコードで治りました！ありがとうございます！

[magichan]

重複なしですか・・なんでエラーになるんだろ？？
どりあえず pivot_table() だと動作するのですね。
こちらを使うのであれば最初からセルの値が重複することも考慮して
df.astype({'score':'int'})
あたりを挟んで scoreをint型に変換したうえで aggfunc に重複した際に行いたい処理 合計(np.sum) 平均(np.mean) などを選択するとよいかと思います

[kurosuke___]

なるほど、柔軟で良いですね！ありがとうございます！

Answer 2

panda をつかわずに書いてみました。

d.py

data = [
    {
        "name": "kojima",
        "ref": "a",
        "score": "11",
    },
    {
        "name": "kojima",
        "ref": "b",
        "score": "35",
    },
    {
        "name": "tanaka",
        "ref": "b",
        "score": "14",
    },
    {
        "name": "taguchi",
        "ref": "c",
        "score": "41",
    },
    {
        "name": "kimura",
        "ref": "d",
        "score": "21",
    },
    {
        "name": "suzuki",
        "ref": "e",
        "score": "54",
    }
]

table = {"name": list(data[0].keys())}
for info in data:
   table[info["name"]] = [row["score"] if row["name"] == info["name"] else "-" for row in data]

# print(table)
for name, vals in table.items():
   print([name] + vals)

実行例：

Comments

[kurosuke___]

回答有り難うございます！