如何创建键字典：column_name 和 value：来自数据框的 python 中的列中的唯一值

Posted 2023-03-12

【中文标题】如何创建键字典：column_name 和 value：来自数据框的 python 中的列中的唯一值

【英文标题】：How to create a dictionary of key : column_name and value : unique values in column in python from a dataframe

【发布时间】：2017-10-21 16:03:40

【问题描述】：

我正在尝试创建一个 key:value 对的字典，其中 key 是数据框的列名，而 value 将是一个包含该列中所有唯一值的列表。最终我希望能够过滤掉 key_value根据条件从字典中配对。到目前为止，这是我能够做到的：

for col in col_list[1:]:
    _list = []
    _list.append(footwear_data[col].unique())
    list_name = ''.join([str(col),'_list'])

product_list = ['shoe','footwear']
color_list = []
size_list = []

这里的 product,color,size 都是列名，dict 键应该相应地命名，如 color_list 等。 最终，我将需要访问字典中的每个 key:value_list。 预期输出：

KEY              VALUE
color_list :    ["red","blue","black"]
size_list:  ["9","XL","32","10 inches"]

有人可以帮我解决这个问题吗？附上数据的快照。

【问题讨论】：

你能添加你的数据框吗？

【参考方案1】：

DataFrame 像这样：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([["Women", "Slip on", 7, "Black", "Clarks"], ["Women", "Slip on", 8, "Brown", "Clarcks"], ["Women", "Slip on", 7, "Blue", "Clarks"]], columns= ["Category", "Sub Category", "Size", "Color", "Brand"])

print(df)

输出：

  Category Sub Category  Size  Color    Brand
0    Women      Slip on     7  Black   Clarks
1    Women      Slip on     8  Brown  Clarcks
2    Women      Slip on     7   Blue   Clarks

您可以在映射 DataFrame 的列时将 DataFrame 转换为 dict 并创建新的 dict，如下例所示：

new_dict = "color_list": list(df["Color"]), "size_list": list(df["Size"])
# OR:
#new_dict = "color_list": [k for k in df["Color"]], "size_list": [k for k in df["Size"]]

print(new_dict)

输出：

'color_list': ['Black', 'Brown', 'Blue'], 'size_list': [7, 8, 7]

为了有一个唯一的值，你可以像这个例子一样使用set：

new_dict = "color_list": list(set(df["Color"])), "size_list": list(set(df["Size"]))
print(new_dict)

输出：

'color_list': ['Brown', 'Blue', 'Black'], 'size_list': [8, 7]

或者，就像@Ami Tavory 在他的回答中所说的那样，为了从您的 DataFrame 中获得完整的唯一键和值，您可以简单地这样做：

new_dict = k:list(df[k].unique()) for k in df.columns
print(new_dict)

输出：

'Brand': ['Clarks', 'Clarcks'],
 'Category': ['Women'],
 'Color': ['Black', 'Brown', 'Blue'],
 'Size': [7, 8],
 'Sub Category': ['Slip on']

【讨论】：

这适用于添加少量唯一性，例如：“color_list”：[k for k in dict(footwear_data)["Color"].unique()。非常感谢。

如果footwear 是您的DataFrame，您可以简单地使用footwear_data["Color"].unique()。

看，我的新更新。我添加了许多方式来获得相同的输出。选择满足您需求的那一款。

【参考方案2】：

我正在尝试创建一个键值对字典，其中键是数据框的列名，值是包含该列中所有唯一值的列表。

您可以为此使用简单的dictionary comprehension。

假设你开始

import pandas as pd

df = pd.DataFrame('a': [1, 2, 1], 'b': [1, 4, 5])

那么下面的推导就解决了：

>>> c: list(df[c].unique()) for c in df.columns
'a': [1, 2], 'b': [1, 4, 5]

【参考方案3】：

如果我正确理解您的问题，您可能需要set 而不是列表。可能在这段代码中，您可能会添加set 以获取给定列表的唯一值。

for col in col_list[1:]:
    _list = []
    _list.append(footwear_data[col].unique())
    list_name = ''.join([str(col),'_list'])
    list_name = set(list_name)

使用示例

>>> a_list = [7, 8, 7, 9, 10, 9]
>>> set(a_list)
    8, 9, 10, 7

【参考方案4】：

如果有帮助，请告诉我我是怎么做的

import pandas as pd

df = pd.read_csv("/path/to/csv/file")

colList = list(df)
dic = 
for x in colList:
    _list = []
    _list.append(list(set(list(df[x]))))
    list_name = ''.join([str(x), '_list'])
    dic[str(x)+"_list"] = _list


print dic

输出：

'Color_list': [['Blue', 'Orange', 'Black', 'Red']], 'Size_list': [['9', '8', '10 inches', 'XL', '7']], 'Brand_list': [['Clarks']], 'Sub_list': [['SO', 'FOR']], 'Category_list': [['M', 'W']]

MyCsv 文件

Category,Sub,Size,Color,Brand
W,SO,7,Blue,Clarks
W,SO,7,Blue,Clarks
W,SO,7,Black,Clarks
W,SO,8,Orange,Clarks
W,FOR,8,Red,Clarks
M,FOR,9,Black,Clarks
M,FOR,10 inches,Blue,Clarks
M,FOR,XL,Blue,Clarks