将数据框转换为具有多个值的字典

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【中文标题】将数据框转换为具有多个值的字典【英文标题】:Converting a dataframe to dictionary with multiple values 【发布时间】:2016-12-28 22:03:26 【问题描述】:

我有一个类似的数据框

Sr.No   ID       A         B          C         D
 1     Tom     Earth    English      BMW
 2     Tom     Mars     Spanish      BMW       Green          
 3     Michael Mercury  Hindi        Audi      Yellow
 4     John    Venus    Portugese    Mercedes  Blue
 5     John             German       Audi      Red

我正在尝试按 ID 将其转换为字典,例如:

'ID' : 'Tom', 'A' : ['Earth', 'Mars'], 'B' : ['English', 'Spanish'], 'C' : 
                                                ['BMW', 'BMW'], 'D':['Green'] , 

'ID' : 'Michael', 'A' : ['Mercury'], 'B' : ['Hindi'], 'C' : ['Audi'],
                                                               'D':['Yellow'],

'ID' : 'John', 'A' : ['Venus'], 'B' : ['Portugese', 'German'], 'C' : 
                                     ['Mercedes', 'Audi'], 'D':['Blue', 'Red'] 

This 有点类似于我想要的。

我也试过了,

df.set_index('ID').to_dict()

但这给了我长度为 5 而不是 3 的字典。任何帮助将不胜感激。

【问题讨论】:

【参考方案1】:

您可以使用groupbyto_dict 作为list,并将结果系列转换为dictionary

df.set_index('Sr.No', inplace=True)
df.groupby('ID').apply(lambda x: x.to_dict('list')).reset_index(drop=True).to_dict()

0: 'C': ['Mercedes', 'Audi'], 'ID': ['John', 'John'], 'A': ['Venus', nan],  
     'B': ['Portugese', 'German'], 'D': ['Blue', 'Red'], 
 1: 'C': ['Audi'], 'ID': ['Michael'], 'A': ['Mercury'], 'B': ['Hindi'], 'D': ['Yellow'], 
 2: 'C': ['BMW', 'BMW'], 'ID': ['Tom', 'Tom'], 'A': ['Earth', 'Mars'], 
     'B': ['English', 'Spanish'], 'D': [nan, 'Green']

为了删除ID,你也可以这样做:

df.groupby('ID')['A','B','C','D'].apply(lambda x: x.to_dict('list'))  \
                                 .reset_index(drop=True).to_dict()

【讨论】:

【参考方案2】:

'ID' 分组并使用orient='list'to_dict 应用于每个组非常接近:

df.groupby('ID').apply(lambda dfg: dfg.to_dict(orient='list')).to_dict()
Out[25]: 
'John': 'A': ['Venus', nan],
  'B': ['Portugese', 'German'],
  'C': ['Mercedes', 'Audi'],
  'D': ['Blue', 'Red'],
  'ID': ['John', 'John'],
  'Sr.No': [4, 5],
 'Michael': 'A': ['Mercury'],
  'B': ['Hindi'],
  'C': ['Audi'],
  'D': ['Yellow'],
  'ID': ['Michael'],
  'Sr.No': [3],
 'Tom': 'A': ['Earth', 'Mars'],
  'B': ['English', 'Spanish'],
  'C': ['BMW', 'BMW'],
  'D': [nan, 'Green'],
  'ID': ['Tom', 'Tom'],
  'Sr.No': [1, 2]

这应该只是稍微格式化结果的问题。

编辑:从字典中删除'ID'

df.groupby('ID').apply(lambda dfg: dfg.drop('ID', axis=1).to_dict(orient='list')).to_dict()
Out[5]: 
'John': 'A': ['Venus', nan],
  'B': ['Portugese', 'German'],
  'C': ['Mercedes', 'Audi'],
  'D': ['Blue', 'Red'],
  'Sr.No': [4, 5],
 'Michael': 'A': ['Mercury'],
  'B': ['Hindi'],
  'C': ['Audi'],
  'D': ['Yellow'],
  'Sr.No': [3],
 'Tom': 'A': ['Earth', 'Mars'],
  'B': ['English', 'Spanish'],
  'C': ['BMW', 'BMW'],
  'D': [nan, 'Green'],
  'Sr.No': [1, 2]

【讨论】:

以上是关于将数据框转换为具有多个值的字典的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Pandas:如何将具有重复索引值的数据框转换为字典

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