【Python】pandas转换成字典

我有一个这样的dataframe

【Python】pandas转换成字典

期望把它变成这样结构的Python字典：

{
'a':{
'1':41,
'2':98,
'3':53
},
'b':{
'1':15,
'2':64,
'3':36
}
}

想了一天了都没有头绪，希望得到大家的解答，以下是快速构造dataframe的语句。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['a',1,41],['a',2,98],['a',3,53],['b',1,15],['b',2,64],['b',3,36]], columns=['code', 'date','count'])

回答

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['a',1,41],['a',2,98],['a',3,53],['b',1,15],['b',2,64],['b',3,36]], columns=['code', 'date','count'])
d = dict()
for _, row in df.iterrows():
    code, data, count = row
    d.setdefault(code, {}).update({str(data): count})
print d
def foo(a):
  res = {}
  for i in a:
    res.update(i)
  return res
res = dict(df.groupby('code').apply(lambda a: a.groupby('date').apply(lambda b: dict(b['count']))).apply(foo, axis=1))

我是提问者，我自己也想了个办法。但是我觉得不如“prolifes同学”的答案来的清晰。

分享给大家我的办法：使用了两层的字典推倒式。

data = {k:{g.valuesi:g.valuesi for i in range(len(g))} for k,g in df.groupby('code')}

有一个to_dict方法参考文档

以上是 【Python】pandas转换成字典 的全部内容， 来源链接： utcz.com/a/80569.html

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