我有一個(gè)數(shù)據(jù)框，想將其轉(zhuǎn)換為字典列表。我read_csv()用來創(chuàng)建這個(gè)數(shù)據(jù)框。數(shù)據(jù)框如下所示： AccountName AccountType StockName Allocation 0 MN001 #1 ABC 0.4 1 MN001 #1 ABD 0.6 2 MN002 #2 EFG 0.5 3 MN002 #2 HIJ 0.4 4 MN002 #2 LMN 0.1 所需的輸出： [{'ABC':0.4, 'ABD':0.6}, {'EFG':0.5, 'HIJ':0.4,'LMN':0.1}]我試圖研究類似的主題并使用該Dataframe.to_dict()功能。我期待著完成這件事。非常感謝您的幫助！
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楊魅力
TA貢獻(xiàn)1811條經(jīng)驗(yàn) 獲得超6個(gè)贊
import pandas as pd
import numpy as np
d = np.array([['MN001','#1','ABC', 0.4],
['MN001','#1','ABD', 0.6],
['MN002', '#2', 'EFG', 0.5],
['MN002', '#2', 'HIJ', 0.4],
['MN002', '#2', 'LMN', 0.1]])
df = pd.DataFrame(data=d, columns = ['AccountName','AccountType','StockName', 'Allocation'])
by_account_df = df.groupby('AccountName').apply(lambda x : dict(zip(x['StockName'],x['Allocation']))).reset_index(name='dic'))
by_account_lst = by_account_df['dic'].values.tolist()
結(jié)果應(yīng)該是：
print(by_account_lst)
[{'ABC': '0.4', 'ABD': '0.6'}, {'EFG': '0.5', 'HIJ': '0.4', 'LMN': '0.1'}]
一只名叫tom的貓
TA貢獻(xiàn)1906條經(jīng)驗(yàn) 獲得超3個(gè)贊
這應(yīng)該這樣做：
portfolios = []
for _, account in df.groupby('AccountName'):
portfolio = {stock['StockName']: stock['Allocation']
for _, stock in account.iterrows()}
portfolios.append(portfolio)
首先使用該groupby()函數(shù)按 對(duì)數(shù)據(jù)幀的行進(jìn)行分組AccountName。要訪問每個(gè)帳戶的各個(gè)行（股票），請(qǐng)使用該iterrows()方法。正如用戶@ebb-earl-co 在評(píng)論中解釋的那樣， the_作為占位符變量存在，因?yàn)閕terrows()返回 (index, Series) 元組，而我們只需要Series(行本身)。從那里，使用字典理解為每個(gè)股票創(chuàng)建字典映射StockName-> Allocation。最后，將該字典附加到 的列表中portfolios，從而得到預(yù)期的輸出：
[{'ABC': 0.4, 'ABD': 0.6}, {'EFG': 0.5, 'HIJ': 0.4, 'LMN': 0.1}]
還有一件事：如果您稍后決定要portfolios使用帳戶名稱標(biāo)記每個(gè)字典，您可以這樣做：
portfolios = []
for acct_name, account in df.groupby('AccountName'):
portfolio = {stock['StockName']: stock['Allocation']
for _, stock in account.iterrows()}
portfolios.append({acct_name: portfolio})
這將返回一個(gè)嵌套的字典列表，如下所示：
[{'MN001': {'ABC': 0.4, 'ABD': 0.6}},
{'MN002': {'EFG': 0.5, 'HIJ': 0.4, 'LMN': 0.1}}]
請(qǐng)注意，在這種情況下，我使用了變量acct_name而不是賦值給，_因?yàn)槲覀儗?shí)際上將使用索引來“標(biāo)記”portfolios列表中的字典。
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