从字典的字典创建Pandas数据框架

首先，我们需要了解什么是字典的字典。字典的字典是指一个字典对象中每个键对应的值是一个字典对象。

例如，下面的字典d1就是一个字典的字典：

d1 = {'A': {'X': 1, 'Y': 2},
      'B': {'X': 3, 'Y': 4}}

在这个字典中，键'A'和'B'对应的值都是一个字典。

现在，我们来讲解如何从字典的字典创建Pandas数据框架。

步骤1：导入Pandas库

首先，我们需要导入Pandas库。可以使用以下命令进行导入：

import pandas as pd

步骤2：创建字典的字典

我们需要首先创建一个字典的字典。可以使用以下代码创建一个字典的字典：

d1 = {'A': {'X': 1, 'Y': 2},
      'B': {'X': 3, 'Y': 4}}

在这个例子中，我们使用了前面提到的字典d1。

步骤3：将字典的字典转换成DataFrame

我们可以使用Pandas的DataFrame()函数将字典的字典转换成DataFrame。这可以通过以下代码实现：

df = pd.DataFrame.from_dict({(i,j): d1[i][j] 
                             for i in d1.keys() 
                             for j in d1[i].keys()},orient='index',
                            columns=['Values'])

在这个例子中，我们将字典的字典d1转换成了一个DataFrame对象。我们使用了from_dict()函数将字典的字典d1转换成一个字典，然后指定索引为索引元组(i, j)的字典，键为'Values'的列。

最后，我们可以使用print()函数查看转换后的DataFrame对象：

print(df)

输出结果为：

     Values
A X       1
  Y       2
B X       3
  Y       4

在这个例子中，我们转换后的DataFrame对象有两个索引，即'A'和'B'，每个索引下又有'X'和'Y'两个子索引。其中，每个值都是原字典中对应的值。

以上就是使用字典的字典创建Pandas数据框架的完整攻略，并附带一个实例说明。