我正在尋找一種方法，可以讓我以字典的形式表示我的數(shù)據(jù)集：key = (movie_title, movieId) value = array這是我的數(shù)據(jù)幀：movie_title movieId Action Adventure Fantasy Sci-Fi. ThrillerAvatar 1 1.0 1.0 1.0 1.0 0.0John Carter 2 1.0 1.0 0.0 1.0 0.0 Tangled 3 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 我的數(shù)組是：df_array = userGenreTable.as_matrix(columns=userGenreTable.columns[2:])我用了 ：userGenreTable.to_dict('records')但這不是我要找的。我知道有方法：df.keys()，df.iterrows()但這不是我要找的。
2 回答
白豬掌柜的
TA貢獻(xiàn)1893條經(jīng)驗(yàn) 獲得超10個(gè)贊
用 -
df.set_index(df[['movie_title','movieId']].apply(tuple,axis=1))[['Action','Adventure','Fantasy','Sci-Fi.','Thriller']].T.to_dict('list')
輸出
{('Avatar', 1): [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0],
('John_Carter', 2): [1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0],
('Tangled', 3): [0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0]}
拉風(fēng)的咖菲貓
TA貢獻(xiàn)1995條經(jīng)驗(yàn) 獲得超2個(gè)贊
使用set_index和tolist：
df.set_index(['movie_title','movieId'],inplace=True)
dict(zip(df.index.tolist(),df.values.tolist()))
{('Avatar', 1): [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0],
('John Carter', 2): [1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0],
('Tangled', 3): [0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0]}
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