如何根据字典中的键/值增加 Python Pandas DataFrame

Posted 2023-03-11

【中文标题】如何根据字典中的键/值增加 Python Pandas DataFrame

【英文标题】：How to increment Python Pandas DataFrame based on key/values from a dictionary

【发布时间】：2015-12-09 17:46:54

【问题描述】：

有一个字典列表，例如：

['item_id':'string1','feature1': 1, 'feature2': 0, 'feature3':2,
 'item_id':'string2','feature1': 0, 'feature2': 1, 'feature3':0,
 'item_id':'string3','feature1': 2, 'feature2': 0, 'feature3':1,
 'item_id':'string1','feature1': 1, 'feature2': 0, 'feature3':2]

我想构建和更新一个 DataFrame，其中一个列捕获 item_id，而其余的列应该被启动并增量更新它们的值，以防检测到 item_id（此处为“string1”）的重复。

以下内容：

import pandas as pd

list_of_dictionaries = ['item_id':'string1','feature1': 1, 'feature2': 0, 'feature3':2,
     'item_id':'string2','feature1': 0, 'feature2': 1, 'feature3':0,
     'item_id':'string3','feature1': 2, 'feature2': 0, 'feature3':1,
     'item_id':'string1','feature1': 1, 'feature2': 0, 'feature3':2]


header = ['item_id','feature1','feature2','feature3']
df = pd.DataFrame(columns=header)

for d in list_of_dictionaries:
    df = pd.DataFrame.from_dict([d])

显然只初始化DataFrame。

理想情况下，我想总结出现超过 1 次的“item_id”的所有特征值。对于示例输入“list_of_dictionaries”，这将是：

   item_id  feature1  feature2  feature3
0  string1         2         0         4
1  string2         0         1         0
2  string3         2         0         1

【参考方案1】：

你可以使用DataFrame.groupby():

In [47]: df = pd.DataFrame.from_dict(list_of_dictionaries)

In [48]: df.groupby('item_id').sum()
Out[48]:
         feature1  feature2  feature3
item_id
string1         2         0         4
string2         0         1         0
string3         2         0         1

【讨论】：

谢谢。我用更多关于预期输出的具体信息扩展了最初的帖子。