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我有一个应用了 groupby 函数的数据集
data.groupby(by=['version','sentiment']).score.count()
输出是:
version sentiment
10.1.2 negative 3.0
positive 8.0
10.2.0 negative 1.0
10.4.2 negative 1.0
10.4.3 negative 1.0
10.4.6 positive 1.0
10.5.1 negative 1.0
10.5.2 positive 1.0
10.5.5 negative 2.0
11.0 negative 1.0
11.2 negative 3.0
positive 1.0
11.3.1 negative 1.0
不,我想将其转换为字典形式,输出应类似于:
{'10.1.2' : {
'positive' : 3,
'negative' : 8
},
'10.2.0' : {
}
最佳答案
我认为你只需要:
s.unstack().to_dict('index')
#.unstack(level = 0).to_dict()
s 是您的系列
data.groupby(by=['version','sentiment']).score.count().unstack().to_dict()
<小时/>
我使用 DataFrame 来解决您的问题
print(df)
i1 i2 col
0 10.1.2 negative 3.0
1 10.1.2 positive 8.0
2 10.2.0 negative 1.0
3 10.4.2 negative 1.0
4 10.4.3 negative 1.0
5 10.4.6 positive 1.0
6 10.5.1 negative 1.0
7 10.5.2 positive 1.0
8 10.5.5 negative 2.0
9 11.0 negative 1.0
10 11.2 negative 3.0
11 11.2 positive 1.0
12 11.3.1 negative 1.0
df.set_index(['i1','i2'])['col'].unstack().to_dict('index')
#{'10.1.2': {'negative': 3.0, 'positive': 8.0},
# '10.2.0': {'negative': 1.0, 'positive': nan},
# '10.4.2': {'negative': 1.0, 'positive': nan},
# '10.4.3': {'negative': 1.0, 'positive': nan},
# '10.4.6': {'negative': nan, 'positive': 1.0},
# '10.5.1': {'negative': 1.0, 'positive': nan},
# '10.5.2': {'negative': nan, 'positive': 1.0},
# '10.5.5': {'negative': 2.0, 'positive': nan},
# '11.0': {'negative': 1.0, 'positive': nan},
# '11.2': {'negative': 3.0, 'positive': 1.0},
# '11.3.1': {'negative': 1.0, 'positive': nan}}
关于python - 将系列转换为字典?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59915164/
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