Pandas Dataframe 列操作和转换为字典

Question

我知道我的问题有different 的变体。但我希望我的在某些方面有所不同，并且不会被标记。使用 Python 2.7、熊猫、字典。我有一个数据框，非常类似于以下内容：

boxNumber     Content
[1.0, 2.0]     A
[2.0, 4.5]     B
[2.5, 3.0]     C
[1.5, 2.5]     F
[1.4, 4.5]     D
[1.3, 3.2]     E

现在我必须获得像 {A:B, C:F, D:E} 这样的字典。我通过以下方式解决这个问题。我已将其转换为 pandas 数据框，删除了所有空值行。

keys = ['A', 'B', 'C', 'F','D', 'E']

test1 = df[df.Content.str.match('A').shift(1).fillna(False)]
test2 = df[df.Content.str.match('C').shift(1).fillna(False)]
test3 = df[df.Content.str.match('D').shift(1).fillna(False)]
values = [test1.Content.iloc[0], test2.Content.iloc[0],test3.Content.iloc[0] 
item1 = dict(zip(keys, values))
print(item1)

我的输出是

{'A':'B', 'D':'E', 'C':'F'}

但我需要

{'A':'B', 'C':'F', 'D':'E'}

由于 dict 在 python 2.7 中是无序的，我的最终输出也变得无序！ OrderedDict() 不好。它需要是一个正常的字典。有什么解决办法吗？ 还是我应该放弃使用 Pandas？

Answer 1

字典本质上是无序的。因此，这两个字典是等价的。您可能需要考虑collections 模块中的OrderedDict

from collections import OrderedDict

OrderedDict(zip(df.Content.iloc[::2], df.Content.iloc[1::2]))

OrderedDict([(u'A', u'B'), (u'C', u'F'), (u'D', u'E')])

它的行为类似于字典，但保持顺序。

相对于：

dict(zip(df.Content.iloc[::2], df.Content.iloc[1::2]))

{u'A': u'B', u'C': u'F', u'D': u'E'}

不关心顺序。