从熊猫数据框创建嵌套字典
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【中文标题】从熊猫数据框创建嵌套字典【英文标题】:create nested dict from pandas dataframe 【发布时间】:2019-01-11 18:49:31 【问题描述】:我有一个 pandas 数据框,我想从中提取信息并创建一个嵌套字典以供下游使用,但是,我还不太擅长使用 pandas,我需要一些帮助!
我的数据框看起来像这样:
Sequence A_start A_stop B_start B_stop
0 sequence_1 1 25 26 100
1 sequence_2 1 31 32 201
2 sequence_3 1 27 28 231
3 sequence_4 1 39 40 191
我想把它写到字典里,这样它就有这种形式:
d = ‘Sequnce: (‘A_start’, ‘A_stop’) : ['repeat_region':'rpt_type':'long_terminal_repeat', 'note':"5'LTR"], ('B_start', 'B_stop): ['misc_feature':'gene': 'Gag', 'note': 'deletion of start codon']
生成后是这样的:
‘sequence_1’: (‘1’, ‘25’) : ['repeat_region':'rpt_type':'long_terminal_repeat', 'note':"5'LTR"], (‘26’, '100’): ['misc_feature':'gene': 'Gag', 'note': 'deletion of start codon'],
‘sequence_2’: (‘1’, ‘31’) : ['repeat_region':'rpt_type':'long_terminal_repeat', 'note':"5'LTR"], ('32', '201’): ['misc_feature':'gene': 'Gag', 'note': 'deletion of start codon'], ...
我认为列表推导式可能是解决此问题的一种简单方法,但它最终可能看起来过于复杂。这是我迄今为止所拥有的,显然还没有奏效。我不确定是否可以使用 iteritems() 或 groupby() 以外的东西来识别字典中条目的结构。任何帮助将不胜感激!
LTR_sub_features = ['repeat_region':'rpt_type':'long_terminal_repeat', 'note':"5'LTR"]
gag_sub_features = ['misc_feature':'gene': 'Gag', 'note': 'deletion of start codon']
ltr_gag_dict =
Sequence: (A_start,A_end): LTR_sub_features, (B_start,B_end):gag_sub_features
for Sequence, A_start, A_end, B_start, B_end in ltr_gag_df.groupby('Sequence')
【问题讨论】:
试试 pandas.DataFrame.to_dict 【参考方案1】:您可以使用 iterrows() 随时更新字典: iterrows() 为每一行创建一个元组,其中第一个元素(即 row[0])是行的索引,第二个元素是行中所有值的 pd.Serie 对象。
<input>
A_start A_end B_start B_end
sequence_1 0.1 0.025 0.030303 0.001
sequence_2 0.2 0.050 0.060606 0.002
sequence_3 0.3 0.075 0.090909 0.003
sequence_4 0.4 0.100 0.121212 0.004
A_value = 'some value'
B_value = 'other value'
d = dict()
for row in df.iterrows():
d[row[0]] = (row[1]['A_start'], row[1]['A_end']): A_value, (row[1]['B_start'], row[1]['B_end']): B_value
<output>
'sequence_1': (0.10000000000000001, 0.025000000000000001): 'some value', (0.030303030303030304, 0.001): 'other value'
【讨论】:
以上是关于从熊猫数据框创建嵌套字典的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章