我有一個看起來像這樣的數(shù)據(jù)框： ORG SURVEY_DATE NOSAsset Management 2018-04-23 1.0Asset Management 2018-05-08 1.0Asset Management 2018-10-29 1.0CIO 2018-11-08 1.0CIO 2018-11-13 2.0我想把它轉(zhuǎn)換成一個像這樣的字典。{ "Asset Management": { "2019-03-30": 50, "2019-03-31": 40, "2019-04-01": 20, "2019-04-02": 30 }, "CIO": { "2019-03-30": 10, "2019-03-31": 20, }}
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慕娘9325324
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好的，我更新了我的答案。哇！現(xiàn)在它起作用了。
In [9]: df
Out[9]:
ORG SURVEY_DATE NOS
0 Asset Management 2018-04-23 1.0
1 Asset Management 2018-05-08 1.0
2 Asset Management 2018-10-29 1.0
3 CIO 2018-11-08 1.0
4 CIO 2018-11-13 2.0
In [10]: df.groupby('ORG').apply(lambda x: dict(zip(x['SURVEY_DATE'],x['NOS']))).to_dict()
Out[10]:
{'Asset Management': {'2018-04-23': '1.0',
'2018-05-08': '1.0',
'2018-10-29': '1.0'},
'CIO': {'2018-11-08': '1.0', '2018-11-13': '2.0'}}
說明：如果您有 2 個或更多迭代，則可以使用zip以下方法同時循環(huán)它們：
x = [1,2,3]
y = [4,5,6]
for i,j in zip(x, y):
print(i, j) # (1,4), (2,5), (3,6)
我正在從 tuple 創(chuàng)建字典。也lambda只是任何一個線性函數(shù)定義的簡寫：
foo = lambda x: x+1
# equivalent
def foo(x):
return x+1
料青山看我應(yīng)如是
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假設(shè)您的數(shù)據(jù)框位于一個名為的變量中df：
>>> df.groupby('ORG').apply(lambda f: {key: value for key, value in zip(f.SURVEY_DATE, f.NOS)} ).to_dict()
{'Asset Management': {'2018-04-23': 1.0, '2018-05-08': 1.0, '2018-10-29': 1.0},
'CIO': {'2018-11-08': 1.0, '2018-11-13': 2.0}}
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