python-3.x - 将字典嵌套在另一个字典中，按 Pandas Dataframe 中的值分组

Question

在上一个问题中：在另一个字典中嵌套一个计数器，其中键是数据框列，@Jezrael 向我展示了如何在另一个字典中嵌套一个计数器。

我的数据框有另一列，它实际上是 ID 的超集，并且没有以允许从 ID 逻辑派生 SuperID 的方式命名。

SuperID   ID      Code
E1        E1023   a
E1        E1023   b
E1        E1023   b
E1        E1023   b
E1        E1024   b
E1        E1024   c
E1        E1024   c
E2        E1025   a
E2        E1025   a
E2        E1026   b

使用上一阶段制作的词典，

d = {k: v.value_counts().to_dict() for k, v in df.groupby('ID')['Code']}
print (d)

{'E1023': {'b': 3, 'a': 1}, 'E1024': {'c': 2, 'b': 1}, 'E1025 : {'a' : 2}, 
'E1026 : {'b' : 2}}

我想执行另一个级别的嵌套，其中 SuperID 是外部字典的键，内部字典是上面生成的字典，ID 按 SuperID 分组。所以字典应该有效地采用以下格式：

new_d = {k: v for k in df.SuperID, v in df.groupby('SuperID')[ID FROM d]}

{'E1': {'E1023': {'b':3, 'a':1}, 'E1024' : {'c':2, 'b': 1}...} 'E2': {'E1025: {'a' : 2}...}}

我想保留由@Jezrael 制作的原始字典，以允许我通过 ID 执行简单的查找，我需要在稍后阶段执行此操作。

标签： python-3.xpandasdictionarypandas-groupby

Answer 1

使用嵌套字典理解：

d = {k: {k1: v1.value_counts().to_dict() for k1, v1 in v.groupby('ID')['Code']} 
                                         for k, v in df.groupby('SuperID')}
print (d)

{'E1': {'E1023': {'b': 3, 'a': 1}, 'E1024': {'c': 2, 'b': 1}}, 
 'E2': {'E1025': {'a': 2}, 'E1026': {'b': 1}}}