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python - 数据框到字典，包括字典列表

问题描述

我正在尝试将以下数据框转换为字典。我想通过 A 列进行分组并列出常见序列。例如

示例 1：

    n1 v1  v2 
2    A  C   3
3    A  D   4
4    A  C   5
5    A  D   6

预期输出：

{'A': [{'C':'3','D':'4'},{'C':'5','D':'6'}]}

示例 2：

n1   n2  v1  v2 
s1    A  C   3
s1    A  D   4
s1    A  C   5
s1    A  D   6
s1    B  P   6
s1    B  Q   3

预期输出：

{'s1': {'A': [{'C': 3, 'D': 4}, {'C': 5, 'D': 6}], 'B': {'P': 6, 'Q': 3}}}

所以基本上C并D作为一个序列重复，我想在一本字典中加入俱乐部C，并D列出它是否多次出现。

请注意（目前我正在使用以下代码）：

def recur_dictify(frame):
    if len(frame.columns) == 1:
        if frame.values.size == 1: return frame.values[0][0]
        return frame.values.squeeze()
    grouped = frame.groupby(frame.columns[0])
    d = {k: recur_dictify(g.iloc[:,1:]) for k,g in grouped}
    return d

这返回：

{s1 : {'A': {'C': array(['3', '5'], dtype=object), 'D': array(['4', '6'], dtype=object),'B':{'E':'5','F':'6'}}

此外，可能还有另一系列s2具有E,F,G,E,F,G重复的和一些X具有Y单一值的

标签： pythonpandaslistdataframedictionary

解决方案

让我们创建一个函数，该函数dictify创建一个字典，其中包含来自列的顶级键name和俱乐部的列中重复出现的值v1到不同的子字典中：

from collections import defaultdict

def dictify(df):
    dct = defaultdict(list)
    for k, g in df.groupby(['n1', df.groupby(['n1', 'v1']).cumcount()]):
        dct[k[0]].append(dict([*g[['v1', 'v2']].values]))
    return dict(dct)

dictify(df)

{'A': [{'C': 3, 'D': 4}, {'C': 5, 'D': 6}]}

更新：

如果主分组键数量可变，即我们可以使用更通用的方法：[n1, n2, ...]

def update(dct, keys, val):
    k, *_ = keys
    dct[k] = update(dct.get(k, {}), _, val) if _ \
        else [*np.hstack([dct[k], [val]])] if k in dct else val
    return dct

def dictify(df, keys):
    dct = dict()
    for k, g1 in df.groupby(keys):
        for _, g2 in g1.groupby(g1.groupby('v1').cumcount()):
            update(dct, k, dict([*g2[['v1', 'v2']].values]))

    return dict(dct)

dictify(df, ['n1', 'n2'])

{'s1': {'A': [{'C': 3, 'D': 4}, {'C': 5, 'D': 6}], 'B': {'P': 6, 'Q': 3}}}

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