【Python】pandas转换成字典
我有一个这样的dataframe
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 pddf = 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 pddf = 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
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