如何从特定文件创建嵌套字典？

Question

我有一个 CSV 文件，其中的行是这样排列的。

文本中的表格

0	EST	Monday	Tuesday	Wednesday
1	12:00AM		Starting
2	7:00PM	Prayer		Game Night
3	8:00PM	Board game	Ask anything

我正在尝试创建一个嵌套字典，以便当有人要求一天（例如：星期一）时，将产生当天发生的所有事件以及时间。

my_dict = {'Monday':{'EST':'7:30: PM', 'Event': 'Prayer Meeting', 'EST':'8:00: PM', 'Event': 'Board Game',}}

如果嵌套字典不是正确的方法，请指导我。

Answer 1

当有人要求一天（例如：星期一）时，将产生当天发生的所有事件以及时间。

我认为字典应该看起来不同：

首先使用DataFrame.melt 进行反透视，然后通过DataFrame.dropna 删除缺失值的行，最后在字典理解中使用DataFrame.groupby 并创建嵌套字典：

df1 = df.melt('EST').dropna(subset=['value'])

d = {k: dict(zip(v['EST'], v['value'])) for k, v in df1.groupby('variable')}
print (d)
{'Monday': {'7:00PM': 'Prayer', '8:00PM': 'Board game'},
 'Tuesday': {'12:00AM': 'Starting', '8:00PM': 'Ask anything'},
 'Wednesday': {'7:00PM': 'Game Night'}}

具有不同输出的另一种选择 - 每天创建字典列表 - 在字典理解中使用 DataFrame.to_dict:

df1 = df.melt('EST', value_name='event').dropna(subset=['event'])

d = {k: v[['EST','event']].to_dict(orient='records') for k, v in df1.groupby('variable')}
print (d)
{'Monday': [{'EST': '7:00PM', 'event': 'Prayer'}, 
            {'EST': '8:00PM', 'event': 'Board game'}], 
 'Tuesday': [{'EST': '12:00AM', 'event': 'Starting'}, 
             {'EST': '8:00PM', 'event': 'Ask anything'}], 
 'Wednesday': [{'EST': '7:00PM', 'event': 'Game Night'}]}