获取以索引为导向的嵌套字典中的键和值列表

Posted 2023-03-11

【中文标题】获取以索引为导向的嵌套字典中的键和值列表

【英文标题】：Get a list of keys and values in a nested dictionary oriented by index

【发布时间】：2018-01-23 11:36:48

【问题描述】：

我有一个结构如下的 Excel 文件：

name age status
anna 35 single
petr 27 married

我已将这样的文件转换为嵌套字典，其结构如下：

'anna': 'age':35, 'status': 'single',
'petr': 'age':27, 'status': 'married'

使用熊猫：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('path/to/file')
df.set_index('name',  inplace=True)
print(df.to_dict(orient='index'))

但现在当运行list(df.keys()) 时，它会返回字典中所有键的列表（“年龄”、“状态”等），但不会返回“姓名”。

我的最终目标是通过键入名称返回所有键和值。

有可能吗？或者也许我应该使用其他方式来导入数据以实现目标？最终我还是应该找到一本字典，因为我会通过一个键将它与其他字典合并。

【参考方案1】：

我认为您需要参数drop=False 到set_index 才能不删除列Name：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('path/to/file')

df.set_index('name',  inplace=True, drop=False)
print (df)
      name  age   status
name                    
anna  anna   35   single
petr  petr   27  married

d = df.to_dict(orient='index')
print (d)
'anna': 'age': 35, 'status': 'single', 'name': 'anna', 
 'petr': 'age': 27, 'status': 'married', 'name': 'petr'

print (list(df.keys()))
['name', 'age', 'status']

【参考方案2】：

给定一个来自 excel 的数据框，你应该这样做以获得你想要的东西：

resulting_dict = 

for name, info in df.groupby('name').apply(lambda x: x.to_dict()).iteritems():
    stats = 
    for key, values in info.items():
        if key != 'name':
            value = list(values.values())[0]
            stats[key] = value
    resulting_dict[name] = stats

【参考方案3】：

试试这个：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('path/to/file')
df[df['name']=='anna'] #Get all details of anna
df[df['name']=='petr'] #Get all details of petr

【讨论】：

谢谢，但我应该把它当作字典，并以某种方式将“名称”变成普通键

尝试：my_dict = df.set_index('name').transpose().to_dict(orient='list') 然后使用my_dict['anna'] 和my_dict[petr`]

它返回我：UserWarning: DataFrame columns are not unique, some columns will be omitted. "columns will be omitted.", UserWarning) 虽然列是唯一的