通过迭代子集数据帧字典

Question

我正在创建一个程序，根据指示计划/报告类型的名称限定符来提取从 2001 年第一季度到 2016 年第一季度的一系列文本文件。限定符被称为键（因为没有更好的名字）

keys=[' RI ','RCD','RCF','RCG','RCH','RCL','RCO','RCRII']

给定路径 C:\files，我创建一个包含所有符合条件的文本文件的字典

files=[]
for k in keys:
    for i in os.listdir(path):
        if os.path.isfile(os.path.join(path,i)) and k in i:
            files.append(i)

然后我创建一个字典

    df_dict={file[:-4].replace(" ","_"):pd.read_table(path+file,header=[0,1],index_col=0,error_bad_lines=False,dtype={'IDRSSD':object}, low_memory=False) for file in files}

示例字典如下所示： {（Schedule_RI_2001Q1：Col1 Col2 ColN）， (Schedule_RCO_2001Q1:Col1 Col2 ColN), （Schedule_RI_2005Q2：Col1 Col2 ColN） }

在键值排列中。

我需要根据报告类型从主词典创建词典。我想出了这个脚本（我知道它是业余的）：

for key in keys:
    for k in df_dict.keys():
        for v in df_dict.values():
            if key in k:
                key.strip={k:v}

无论使用 key.strip 还是 key.strip()，我都会收到一条错误消息，分别是“'str' 对象属性 'strip' 是只读的”或“无法分配给函数调用”。有没有更好的方法来完成这项任务。我创建聚合字典的原因是为了进行一些数据格式化等。我们将不胜感激协助分解字典。

Answer 1

您不能直接在key.strip 或key.strip() 上创建字典，因为它们是函数。但是，您可以创建一个临时字典，并将这些函数返回的值用作临时字典中的键。

这是一种相对安全的方法：

keys = ['a', 'b']
df_dict = { 'a_2010': 1, 'a_2007': 2, 'Schedule_b_2009Q1': 3 }

for key in keys:
    sub_dict[key.strip()] = {}
    for k, v in df_dict.items():
        if key in k:
            sub_dict[key.strip()][k] = v 

输出：

>>> sub_dict
{'a': {'a_2007': 2, 'a_2010': 1},
 'b': {'Schedule_b_2009Q1': 3}}

如果上面看起来过于复杂，您可以简单地使用locals() 来解决这个特定问题（但在任何地方都使用它通常不是一个好习惯）：

keys = ['a', 'b', 'c']
df_dict = { 'a_2010': 1, 'a_2007': 2, 'Schedule_b_2009Q1': 3 }

for key in keys:
    locals()[key.strip()] = {}
    for k, v in df_dict.items():
        if key in k:
            locals()[key.strip()][k] = v  

输出：

>>> a
{'a_2007': 2, 'a_2010': 1}
>>> b
{'Schedule_b_2009Q1': 3}