将pandas DataFrame转换为嵌套字典
将pandas DataFrame转换为嵌套字典
提问于 2013-11-06 04:17:41
我正在寻找一种将DataFrame转换为嵌套字典的通用方法
这是一个示例数据框
name v1 v2 v3
0 A A1 A11 1
1 A A2 A12 2
2 B B1 B12 3
3 C C1 C11 4
4 B B2 B21 5
5 A A2 A21 6列数可能不同，列名也可能不同。
如下所示：
{
'A' : {
'A1' : { 'A11' : 1 }
'A2' : { 'A12' : 2 , 'A21' : 6 }} ,
'B' : {
'B1' : { 'B12' : 3 } } ,
'C' : {
'C1' : { 'C11' : 4}}
}实现这一目标的最佳方法是什么？
与我最接近的是zip函数，但还没能让它在超过一级(两列)的情况下工作。
回答 5
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2013-11-11 14:37:44
我不明白为什么你的判决书里没有B2。我也不确定您希望在列值重复的情况下发生什么情况(我是说，除了最后一个列值之外的所有列值)。假设第一个是疏忽，我们可以使用递归：
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.ix[:,1:]) for k,g in grouped}
return d它会产生
>>> df
name v1 v2 v3
0 A A1 A11 1
1 A A2 A12 2
2 B B1 B12 3
3 C C1 C11 4
4 B B2 B21 5
5 A A2 A21 6
>>> pprint.pprint(recur_dictify(df))
{'A': {'A1': {'A11': 1}, 'A2': {'A12': 2, 'A21': 6}},
'B': {'B1': {'B12': 3}, 'B2': {'B21': 5}},
'C': {'C1': {'C11': 4}}}不过，使用非pandas方法可能会更简单：
def retro_dictify(frame):
d = {}
for row in frame.values:
here = d
for elem in row[:-2]:
if elem not in here:
here[elem] = {}
here = here[elem]
here[row[-2]] = row[-1]
return dStack Overflow用户
发布于 2013-11-11 14:46:47
你可以像下面这样简单地重建你的字典
>>> result = {}
>>> for lst in df.values:
... leaf = result
... for path in lst[:-2]:
... leaf = leaf.setdefault(path, {})
... leaf.setdefault(lst[-2], list()).append(lst[-1])
...
>>> result
{'A': {'A1': {'A11': [1]}, 'A2': {'A21': [6], 'A12': [2]}}, 'C': {'C1': {'C11': [4]}}, 'B': {'B1': {'B12': [3]}, 'B2': {'B21': [5]}}}如果您确定您的叶子不会重叠，请替换最后一行
... leaf.setdefault(lst[-2], list()).append(lst[-1])使用
... leaf[lst[-2]] = lst[-1]要获得所需的输出，请执行以下操作：
>>> result
{'A': {'A1': {'A11': 1}, 'A2': {'A21': 6, 'A12': 2}}, 'C': {'C1': {'C11': 4}}, 'B': {'B1': {'B12': 3}, 'B2': {'B21': 5}}}用于测试的示例数据：
import pandas as pd
data = {'name': ['A','A','B','C','B','A'],
'v1': ['A1','A2','B1','C1','B2','A2'],
'v2': ['A11','A12','B12','C11','B21','A21'],
'v3': [1,2,3,4,5,6]}
df = pd.DataFrame.from_dict(data)Stack Overflow用户
发布于 2013-11-06 04:23:57
请参阅here，因为它们是一些选项，您可以传递这些选项以获得几种不同形式的输出。
In [5]: df
Out[5]:
name v1 v2 v3
0 A A1 A11 1
1 A A2 A12 2
2 B B1 B12 3
3 C C1 C11 4
4 B B2 B21 5
5 A A2 A21 6
In [6]: df.to_dict()
Out[6]:
{'name': {0: 'A', 1: 'A', 2: 'B', 3: 'C', 4: 'B', 5: 'A'},
'v1': {0: 'A1', 1: 'A2', 2: 'B1', 3: 'C1', 4: 'B2', 5: 'A2'},
'v2': {0: 'A11', 1: 'A12', 2: 'B12', 3: 'C11', 4: 'B21', 5: 'A21'},
'v3': {0: 1, 1: 2, 2: 3, 3: 4, 4: 5, 5: 6}}下面是一种创建json格式的方法，然后从字面上对其进行求值以创建实际的dict
In [11]: import ast
In [15]: ast.literal_eval(df.to_json(orient='values'))
Out[15]:
[['A', 'A1', 'A11', 1],
['A', 'A2', 'A12', 2],
['B', 'B1', 'B12', 3],
['C', 'C1', 'C11', 4],
['B', 'B2', 'B21', 5],
['A', 'A2', 'A21', 6]]页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/19798112
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