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Accepted
Xander
Asked:2020-09-05 19:19:23 +0000 UTC2020-09-05 19:19:23 +0000 UTC

将熊猫字符串转换为字典

  • 772

下午好。

我有一个带有复合索引的熊猫数据框。我需要遍历所有行并将每一行转换为形式的字典{название_колонки: значение}。

此外，这样索引列和简单的列都可以到达那里。

我整个早上都在阅读文档，我写了这个：

for row in df.itertuples():
  idx_dct = dict(zip(df.index.names, row[0]))
  val_dct = dict(zip(df.columns, row[1:]))
  res_dct = dict(idx_dct, **val_dct)
  print(res_dct)

结果当然是收到了。但我根本不喜欢代码，有一种我在重新发明轮子的感觉。

也许熊猫中有一些我想要的特殊方法？

UPD：原始数据帧是从另一个数据帧作为数据透视表获得的，如下所示：

           val
idx1 idx2     
1    1       1
     2       8
3    3       2

我想得到一个字典列表：

{'idx2': 1, 'idx1': 1, 'val': 1}
{'idx2': 2, 'idx1': 1, 'val': 8}
{'idx2': 3, 'idx1': 3, 'val': 2}

（其实会多出几倍的index和regular columns，而且事先没有列出来，需要从dataframe本身拉出来）

python

1 个回答

  1. Best Answer

    更新：使用修改后的问题中给出的 DF：

    In [24]: df
Out[24]:
           val
idx1 idx2
1    1       1
     2       8
3    3       2

In [25]: df.reset_index().to_dict('records')
Out[25]:
[{'idx1': 1, 'idx2': 1, 'val': 1},
 {'idx1': 1, 'idx2': 2, 'val': 8},
 {'idx1': 3, 'idx2': 3, 'val': 2}]

    这很简单（如果我正确理解了这个问题）：

    DF 示例：

    In [15]: df
Out[15]:
                     a         b         c         d
first second
bar   one     1.009758 -0.384033  1.668898 -1.302448
      two    -0.356388  0.341411  0.109125 -0.202563
baz   one     0.495853  1.052266 -0.264984 -0.343306
      two    -1.571577 -0.646954 -0.187620  0.594999
foo   one    -1.228468  0.092976  0.030144 -2.099977
      two     1.588960  1.000785  0.875712  2.584941
qux   one     0.590220 -1.305587  1.270706 -0.351706
      two    -0.643912 -0.597870 -0.921415  1.034810

    解决方案 - 获取字典列表：

    In [16]: df.reset_index().to_dict('records')
Out[16]:
[{'a': 1.0097583468728302,
  'b': -0.3840332867221293,
  'c': 1.6688984434963192,
  'd': -1.3024483316392064,
  'first': 'bar',
  'second': 'one'},
 {'a': -0.3563883540306324,
  'b': 0.3414110282364142,
  'c': 0.10912532819005455,
  'd': -0.20256250429340558,
  'first': 'bar',
  'second': 'two'},
 {'a': 0.4958529642501866,
  'b': 1.0522662314224476,
  'c': -0.26498405219799387,
  'd': -0.3433064145597633,
  'first': 'baz',
  'second': 'one'},
 {'a': -1.5715767690652416,
  'b': -0.6469535251089127,
  'c': -0.18762036338991817,
  'd': 0.5949991666517178,
  'first': 'baz',
  'second': 'two'},
 {'a': -1.2284678785281338,
  'b': 0.09297646032741932,
  'c': 0.030143674588866923,
  'd': -2.0999765379840656,
  'first': 'foo',
  'second': 'one'},
 {'a': 1.5889599693307292,
  'b': 1.0007848283996947,
  'c': 0.8757119900619003,
  'd': 2.5849411147424046,
  'first': 'foo',
  'second': 'two'},
 {'a': 0.5902198338135144,
  'b': -1.305587223739773,
  'c': 1.270706125958048,
  'd': -0.3517064424514258,
  'first': 'qux',
  'second': 'one'},
 {'a': -0.6439118906436252,
  'b': -0.5978697429631142,
  'c': -0.9214146623018005,
  'd': 1.034810389524401,
  'first': 'qux',
  'second': 'two'}]
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