将 pandas 数据框从多列导出到嵌套字典

Question

与this here类似的问题

但在这种情况下，我想要一些不同的东西。 我有下一个数据框示例：

from pandas import DataFrame

df = DataFrame([
           ['A', 123, 1], 
           ['B', 345, 5], 
           ['C', 712, 4],
           ['B', 768, 2], 
           ['B', 768, 3], 
           ['A', 123, 9], 
           ['C', 178, 6], 
           ['C', 178, 5],  
           ['A', 321, 3]], 
           columns=['maingroup', 'subgroup', 'selectedCol'])

我想提取一个嵌套字典，其中主键对应于'maingroup' 中的唯一名称，子键对应于'subgroup' 的唯一名称，值存储来自'selectedCol' 的值数组'maingroup' 和 'subgroup' 键，像这样：

{
 'A': {'123':[1, 9], '321':[3]},
 'B': {'345':[5], '768':[2, 3]},
 'C': {'712':[4], '178':[6, 5]}
}

Answer 1

在嵌套 groupby 中使用 dict 理解：

d = {k: f.groupby('subgroup')['selectedCol'].apply(list).to_dict()
     for k, f in df.groupby('maingroup')}

[出]

{'A': {123: [1, 9], 321: [3]},
 'B': {345: [5], 768: [2, 3]},
 'C': {178: [6, 5], 712: [4]}}

Answer 2

创建MultiIndex Series，然后在字典理解中嵌套dicts：

s = df.groupby(['maingroup','subgroup'], sort=False)['selectedCol'].apply(list)
d = {l: s.xs(l).to_dict() for l in s.index.levels[0]}
print (d)
{'A': {123: [1, 9], 321: [3]}, 
 'B': {345: [5], 768: [2, 3]}, 
 'C': {712: [4], 178: [6, 5]}}