如何将包含特定字符串的数据框列转换为嵌套字典？

【问题标题】：How to convert dataframe columns which contains specific string to each columns to a nested dictionary?如何将包含特定字符串的数据框列转换为嵌套字典？
【发布时间】：2022-10-04 17:22:33
【问题描述】：

我有一个只有一行的数据框，其中包含诸如 subscription_id_avg、subscription_id_std 等列，大约 84 列。每列包含一个平均值和一个标准差。我想将此数据框转换为嵌套字典，例如

{“subscription_id”：{“avg”：0.36，“std”：1.5}}

如何拆分列名并将其转换为嵌套字典形式？

【问题讨论】：

请将您的数据框示例添加到问题中（作为文本，而不是图像）。

标签： python pandas dictionary nested

【解决方案1】：

这里，_std 和 _avg 在每个列名中，所以column_name[:-4] 将给出所需的属性名称。例如，subscription_id_avg[:-4] 将产生 subscription_id。使用它，我们可以获得字典的键。

dict = {}
for cl in df.columns:
   key_name = cl[:-4]
   if dict.get(key_name) is None:
       dict[key_name] = {cl[-3:]: df[cl][0]}
   else:
       dict[key_name][cl[-3:]] = df[cl][0]

这里 dict 将是所需的 python 字典。希望这会有所帮助。仅当 _avg 和 _std 是列名中的唯一后缀时，这才有效。

【讨论】：