Python 嵌套字典中的内部值无故更改

Question

我正在尝试创建一个嵌套字典，由 Pandas 数据框中的两列索引，但每次将新键添加到内部字典时，内部值都会发生变化。

我的意图是有一个字典，其键是一个数据框列中的值，其值是具有另一列键的字典，其中内部字典的值来自第三列。我从嵌套字典的空白结构开始，遍历数据框的行，并相应地更新字典值。

（我将展示我的意思以及我对虚拟值的尝试。）

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'label': ['a1', 'a1', 'a1', 'a1', 'a2', 'a2', 'a2', 'a2'],
                   'concept': ['b1', 'b2', 'b3', 'b4', 'b1', 'b2', 'b3', 'b4'],
                   'value': [1, 0.5, 0.2, 0.7, 0.6, 0.4, 0.8, 0.7]})
results = dict.fromkeys(df['b'].unique(), dict.fromkeys(df['a'].unique(), 0))

for i, row in df.iterrows():
    results[row['concept']][row['label']] = row['value']

我期望得到的是：

{
  ‘b1’: {
    ‘a1’: 1.0,
    ‘a2’: 0.6
  },
  ‘b2’: {
    ‘a1’: 0.5,
    ‘a2’: 0.6,
  },
  ‘b3’: {
    ‘a1’: 0.2,
    ‘a2’: 0.8,
  },
  ‘b4’: {
    ‘a1’: 0.7,
    ‘a2’: 0.7
  }
}

但是相反，每次循环遇到一个已经存在的b 值时，它会正确地将一个新的内部a 键添加到具有正确值的字典中，但会更改先前添加的值。所以对于上面的例子，我得到：

{
  'b1': {
    'a1': 0.7,
    'a2': 0.7
  },
  ‘b2’: {
    ‘a1’: 0.7,
    ‘a2’: 0.7,
  },
  ‘b3’: {
    ‘a1’: 0.7,
    ‘a2’: 0.7,
  },
  ‘b4’: {
    ‘a1’: 0.7,
    ‘a2’: 0.7
  }
}

我确定我一定遗漏了一些非常明显的东西，但这让我想把头撞到墙上！任何人都可以提供任何见解吗？我尝试了另一种方法，使用新的数据框，标签和概念分别作为列和索引，但与嵌套字典相比，一个一个地填充每个单元格太慢了。

Answer 1

尝试旋转表格，然后转换为字典。

df.pivot_table(index='label',columns='concept',values='value').to_dict()

Answer 2

您只创建一个字典，因为 python 不会为您复制它。因此，您在结果中的键值对的所有值部分中引用了相同的 dict。

另一种方法是按如下方式初始化结果并保持其余代码相同：

results = {x: dict.fromkeys(df['label'].unique(), 0) for x in dict.fromkeys(df['concept'].unique())}

这将为您提供预期的输出。

或者，您可以更改方法并使用 Mark 提到的数据透视表：

df.pivot_table(index='label',columns='concept',values='value').to_dict()