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python - 如何将 Pandas 数据框转换为分层字典

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-04 11:09:30 24 4
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我有以下 Pandas 数据框:

df1 = pd.DataFrame({'date': [200101,200101,200101,200101,200102,200102,200102,200102],'blockcount': [1,1,2,2,1,1,2,2],'reactiontime': [350,400,200,250,100,300,450,400]})

我正在尝试创建一个分层字典,将嵌入字典的值作为列表,如下所示:
{200101: {1:[350, 400], 2:[200, 250]}, 200102: {1:[100, 300], 2:[450, 400]}}

我该怎么做?我得到的最接近的是使用此代码:
df1.set_index('date').groupby(level='date').apply(lambda x: x.set_index('blockcount').squeeze().to_dict()).to_dict()

返回:
{200101: {1: 400, 2: 250}, 200102: {1: 300, 2: 400}}

最佳答案

这是使用 pivot_table 的另一种方法:

d = df1.pivot_table(index='blockcount',columns='date',
values='reactiontime',aggfunc=list).to_dict()
print(d)

{200101: {1: [350, 400], 2: [200, 250]},
200102: {1: [100, 300], 2: [450, 400]}}

关于python - 如何将 Pandas 数据框转换为分层字典,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59816481/

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