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将熊猫数据帧转换为列表的dict

pandas python-3.x python

Gaurang Shah · 技术社区 · 6 年前

我正在尝试将一个3列熊猫数据帧转换为 {key:[{},{},{}]}

不过,我真的搞不清楚。

样本数据:

            0    1         2
0  2019-01-21  BBB  11101110
1  2019-01-21  CCC  11101010
2  2019-01-21  DDD  10101110
3  2019-01-20  BBB  11101110
4  2019-01-20  CCC  11101010
5  2019-01-20  DDD  10101110

预期数据:

[
    {'BBB': [{'2019-01-21': '11101110'}, {'2019-01-20': '11101110'}]}, 
    {'CCC': [{'2019-01-21': '11101010'}, {'2019-01-20': '11101010'}]}, 
    {'DDD': [{'2019-01-21': '10101110'}, {'2019-01-20': '10101110'}]}
]

我试过了,但没用。

a = dict(zip(df[1], [dict(zip(df[0], df[2]))]))
print(a)
{'BBB': {'2019-01-21': '10101110', '2019-01-20': '10101110'}}

3 回复 | 直到 6 年前

rafaelc 6 年前

使用 dict & list comprehension

[{_: [{k:v for k, v in zip(g['0'], g['2'])}] for _, g in df.groupby('1')}]

哪些输出 dict 在一起

[{'BBB': [{'2019-01-21': 11101110, '2019-01-20': 11101110}],
  'CCC': [{'2019-01-21': 11101010, '2019-01-20': 11101010}],
  'DDD': [{'2019-01-21': 10101110, '2019-01-20': 10101110}]}]

或

[{_: [{k:v} for k, v in zip(g['0'], g['2'])]} for _, g in df.groupby('1')]

哪个输出是分开的 双关语 S

[{'BBB': [{'2019-01-21': 11101110}, {'2019-01-20': 11101110}]},
 {'CCC': [{'2019-01-21': 11101010}, {'2019-01-20': 11101010}]},
 {'DDD': [{'2019-01-21': 10101110}, {'2019-01-20': 10101110}]}]

理解和常规一样有效 for 循环,但具有一些优势,例如(i)流程 “隐藏” 循环中的中间临时变量,(ii)它通常比扩展的 对于 循环,以及(iii)最重要的是,性能有几个好处,因为理解在后台使用底层C代码,并且不需要执行与这些代码相关的几个查找。 隐藏的 我提到的变量(例如查找 append , __getitem__ ETC需要相当多的额外时间)。

展开的循环如下所示:

final_list = []
for _, g in df.groupby('1'):
    intermediate_list = []
    intermediate_dict = {_:intermediate_list}
    for k,v in zip(g['0'], g['2']):
        intermediate_list.append({k:v})
    final_list.append(intermediate_dict)

BENY 6 年前

IIUC

df['New']=[{x : y} for x,y in zip(df['0'], df['2'])]
df
            0    1         2                       New
0  2019-01-21  BBB  11101110  {'2019-01-21': 11101110}
1  2019-01-21  CCC  11101010  {'2019-01-21': 11101010}
2  2019-01-21  DDD  10101110  {'2019-01-21': 10101110}
3  2019-01-20  BBB  11101110  {'2019-01-20': 11101110}
4  2019-01-20  CCC  11101010  {'2019-01-20': 11101010}
5  2019-01-20  DDD  10101110  {'2019-01-20': 10101110}


d=df.groupby('1').New.apply(list).to_dict()
d
{'BBB': [{'2019-01-21': 11101110}, {'2019-01-20': 11101110}], 
 'CCC': [{'2019-01-21': 11101010}, {'2019-01-20': 11101010}], 
 'DDD': [{'2019-01-21': 10101110}, {'2019-01-20': 10101110}]}

如果你想要听写列表

d=[{k: v} for (k, v) in d.items()()]

gold_cy 6 年前

你可以这样做:

from collections import defaultdict

d = defaultdict(list)

for row in df.to_dict('records'):
    d[row.get('1')].append({row.get('0'): row.get('2')})

defaultdict(list,
            {'BBB': [{'2019-01-21': 11101110}, {'2019-01-20': 11101110}],
             'CCC': [{'2019-01-21': 11101010}, {'2019-01-20': 11101010}],
             'DDD': [{'2019-01-21': 10101110}, {'2019-01-20': 10101110}]})