python - 叠加两个 pandas Dataframes 或 numpy 数组并创建一个键值字典

Question

我有两个形状为 3x3 的 CSV 文件。

文件 1 如下所示:

-1, 2,-1
-1,-1, 3
-1, 8, 9

和文件 2 是这样的:

-1, 56,-1
-1,-1,  73
-1, 24, 100

我的目标是叠加数组或 DataFrame 并创建以下形式的字典:

dict = {2:56, 3:73, 8:24, 9:100}

我可以创建一些基于循环的东西，但我想知道是否有一种方法可以屏蔽或覆盖数组并创建相应的字典？

Answer 1

您可以展平数据帧，删除空值，然后字典/压缩它们:

import pandas as pd

# Load the data, converting -1 to NaN
dfa = pd.read_csv('file1.csv', header=None, na_values=[-1])
dfb = pd.read_csv('file2.csv', header=None, na_values=[-1])

# Flatten the dataframes
a = dfa.values.flatten()
b = dfb.values.flatten()

# Remove null values and cast back to ints (if that matters)
# Note that both are filtered according to the key data
a = a[~np.isnan(a)].astype(int)
b = b[~np.isnan(a)].astype(int)

# Zip to pair the lists, then convert to a dict
d = dict(zip(a, b))