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2
回答
以
一列
作为
键
,
多
列
作为
值
的
字典
的
DataFrame
、
8000004199 8000004199 19660410 1 tttyy13 8000004274 8000004274 19980209 这是数据帧输出 我需要把这个转换成
字典
浏览 20
提问于2021-04-28
得票数 0
2
回答
从
Dataframe
值
创建
字典
、
、
我想要创建一个
字典
,其中键是数据帧中某
一列
的
值
,而
值
来自相应行中
的
另
一列
。下面是一个示例
dataframe
:df.head34 99 78 02 53 38 11 27 3 86 84 81
浏览 1
提问于2020-08-14
得票数 2
回答已采纳
1
回答
将
dataframe
中
的
列
附加到
字典
python
、
、
我希望在python中将
dataframe
(EisDat_cvs)中
的
两
列
设置为
字典
键
和
值
,并且使用以下代码可以很好地工作:但是,现在我想在
字典
中添加两个列
作为
值
,一个列
作为
键
,我试图将前<em
浏览 3
提问于2017-11-16
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何编辑
字典
的
值
?
、
、
我有三个整数列
的
数据。我想要创建一个
字典
,它使用两个第
一列
作为
键
,第三
列
作为
一个
值
。 为此,我将两个第
一列
转换为一个索引并应用
dataframe
.to_dict('index')。问题是:我
的
字典
看起来是这样
的
:{(111,222):{'colname3': 0.1}。问题:如何从dict
的
值</e
浏览 3
提问于2022-04-20
得票数 -4
回答已采纳
2
回答
添加行名
作为
键
,列名
作为
来自熊猫数据
的
值
、
、
、
df = r1 8 4 5 2我需要循环遍历每
一列
,并返回具有最高
值
的
行,并将其
作为
键
添加到
以
列名为
值
的
字典
中。因此,对于c1,我将r1
作为
键
,c1
作为
值
,而对于c2,我将获得r2
作为
浏览 4
提问于2022-03-14
得票数 1
回答已采纳
1
回答
将嵌入到数据熊猫列表
值
列
中
的
字典
拆分
、
、
、
我在
dataframe
df中有一个
列
,其中
的
值
首先在
字典
中,然后将
字典
添加到列表中。然后存储在
列
中
的
列表。,
键
作为
列名,
值
作为
列
值
。因为
键
有重复
的
名称,所以我可以为每个列名添加1,2,3
作为
后缀。我尝试了中建议
的
解决方案 df.join(pd.json_normalize(
浏览 2
提问于2020-10-20
得票数 0
1
回答
将Pandas
dataframe
转换为
以
第
一列
为
键
的
字典
、
、
我有个Pandas
Dataframe
A || B || Cx2 a [b,c,d] 我正在试着做一本
字典
,看起来像这样: {x1:{B : x, c : [x,y]}, x2: {B: a, C:[b,c,d}} 我尝试过to_dict函数,但它会将整个数据帧更改为一个
字典
。我有点迷惑于如何迭代到第
一列
,并将其
作为
键
,而df
的
其余部分则
作为
该
键
的
<
浏览 83
提问于2021-07-26
得票数 3
回答已采纳
1
回答
将
DataFrame
转换为包含列表
的
字典
、
我有一个数据框,我想将其转换为
字典
,其中
一列
作为
键
,另
一列
的
值
附加到
字典
中
的
列表中。我已经能够将数据帧转换为
字典
,并为数据帧
的
每一行添加键值对,但我只需要将一个序列或列表附加到属于每个
字典
键
的
序列中。
DataFrame
: 0 Idaho 1234 1 Idaho
浏览 0
提问于2019-07-29
得票数 0
3
回答
长格式熊猫资料词典
、
、
虽然我找到了关于如何将
DataFrame
转换为
字典
以便
列
是
键
和
值
是行
的
帮助和文档,但当我希望将该
列
的
一个
值
作为
键
,而将来自另
一列
的
相关
值
作为
值
时,我发现自己陷入了困境,这样一个df就像这样1car2 boot2 lipstick 转换为以下
字典</em
浏览 4
提问于2014-10-31
得票数 1
回答已采纳
1
回答
当文件中给定
键
的
值更高时,替换
字典
中
的
值
吗?
、
、
我是一个相当新手
的
程序员,在这个问题上遇到了麻烦--如果我
的
任何词汇被关闭了,请原谅。我有一个
以
制表符分隔
的
多
列
文本文件,如下所示。56Dog 2 23Cat 10 34Bird 2 355 我想使用第
一列
作为
键
,使用第二
列
作为
值
。如果有重复
的
浏览 4
提问于2019-07-16
得票数 0
回答已采纳
4
回答
根据现有
列
向
Dataframe
添加多行和单列
、
例如,假设我跟踪了
Dataframe
: 1 a 3 c以及
以
唯
一列
B
值
作为
键
的
字典
。每个
键
与一个
值
列表相关联。这些
值
用于新
的
行和
列
:{a: [x, y, z], b: [x, w, r], c: [x, q]} 转换将产
浏览 1
提问于2019-02-11
得票数 2
回答已采纳
2
回答
列表为
值
的
Python
字典
:如何选择
值
?
、
、
、
我有一个
以
列表
作为
值
的
字典
:我想创建一个
dataframe
,其中
一列
用于
键
,两
列
用于列表中
的
值
:|----|-----|-----||b |2 |3 |我
的</em
浏览 11
提问于2020-03-13
得票数 0
2
回答
使用另
一列
中
的
值
在
字典
中查找
值
,从而向Pandas
DataFrame
添加新
列
、
、
、
如何将
一列
添加到Pandas
DataFrame
中,将现有
列
乘以外部
字典
中
的
一个因子,使用同一
DataFrame
中
作为
键
的
第二
列
中
的
值
查找?我有一个大致为表单
的
pd.
DataFrame
dataframe
df3 1310 blah... 2010-11
浏览 2
提问于2015-09-15
得票数 1
2
回答
在python中,如何在
字典
中获得每个
键
的
一个
值
?
、
、
我知道
字典
应该每个
键
都有一个
值
,但在我
的
例子中,我从csv文件中创建了一个
字典
(它不能以任何方式修改)。这个csv文件有2
列
,而不是将第
一列
作为
键
,第二
列
作为
值
,而是将第一行
作为
键
(SO2
键
),其他所有内容
作为
值
。有没有办法在python中修改它,并将第
一列
作为</e
浏览 3
提问于2022-09-05
得票数 0
1
回答
迭代数据,并将
字典
列表转换为
以
列
作为
键
python
的
新
字典
。
、
、
、
、
我有一个3
列
的
dataframe
,我需要使用迭代将
dataframe
转换为
字典
,其中列名
作为
键
和
值
是对应于每个列名
的
原始
dataframe
列表。达菲0 Mary 20 F2 Jake 15 M[{0:name Mary age我现在能想到
的
是提取每
一列
浏览 6
提问于2022-01-28
得票数 0
2
回答
使用
字典
(Pandas)有条件地格式化
列
、
、
、
假设我有一个
以
html颜色
作为
值
的
键
字典
,即: 'b': '#A71AB7', 'f': '#2C4ED2', 'g
浏览 4
提问于2021-04-14
得票数 2
回答已采纳
1
回答
爆炸多个
字典
列
、
、
我有一个包含+15
列
的
数据,所有这些
列
的
值
都是二进
值
。当然,所有的
字典
都有相同
的
键
,但取决于th
列
和
键
的
不同
值
。我需要将它们分解为以键
作为
索引
的
数据; 我已经尝试过这个代码了!但它只在
一列
上起作用。我必须对所有15
列
进行合并。data = pd.
DataFrame
([[i,
浏览 2
提问于2022-11-30
得票数 -1
3
回答
如何在Python中添加带有
字典
值
的
列
、
、
、
我正在尝试添加一个
列
,其中包含
字典
中
的
值
。这将是很容易向您展示虚拟数据。df = pd.
DataFrame
({'id':[1,2,3,2,5], 'grade':[5,2,2,1,3]}) 注意,并非每个id都在
字典
和
作为
列表
的
值
浏览 4
提问于2020-08-14
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何在Python中比较2个
字典
值
,并通过
键
与普通
字典
值
配对?
、
、
、
我有两
列
:
一列
是Pandas DateTime
Dataframe
(data["start"]),第二
列
是the tags, data["parallels"]。因此,我将创建一个
字典
,如下所示: a = []pl1 = [] a.append(data["parallels"][i:如果
值
相等(在本例中两个
值
都相等),我如何检查
浏览 16
提问于2021-08-30
得票数 0
回答已采纳
2
回答
从两个熊猫系列创建元素级词典( csv列为
DataFrame
)
、
、
我希望做一个逐行
字典
映射
的
两
列
标题
多
列
csv通过pandas
DataFrame
通过read_csv()读取。换句话说,对于每一行,将
列
X中
的
值
作为
键
,Y
列
中
的
相应
值
作为
值
。由于pandas中
的
许多操作都是按元素计算
的
,因此我推测,我可能通过以下一行程序来实现这一点: {df
浏览 3
提问于2016-05-13
得票数 2
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