将数据框拆分为字典字典

Question

我有一个包含 4 列的数据框。我想将其中的 2 列用作字典字典的键，其中的值是剩余的 2 列（所以是数据框）

birdies = pd.DataFrame({'Habitat' : ['Captive', 'Wild', 'Captive', 'Wild'],
    'Animal': ['Falcon', 'Falcon','Parrot', 'Parrot'],
                   'Max Speed': [380., 370., 24., 26.],
                  'Color': ["white", "grey", "green", "blue"]})
#this should ouput speed and color
birdies_dict["Falcon"]["Wild"]
#this should contain a dictionary, which the keys are 'Captive','Wild'
birdies_dict["Falcon"]

我找到了一种生成数据框字典的方法，其中单列作为键，而不是两列作为键：

birdies_dict = {k:table for k,table in birdies.groupby("Animal")}

Answer 1

我建议为此使用defaultdict，解决2列问题的方法是：

from collections import defaultdict
d = defaultdict(dict)
for (hab, ani), _df in df.groupby(['Habitat', 'Animal']):
    d[hab][ani] = _df

这打破了 2 列，如果你想要它具有更高的深度，你可以定义一个递归的 defaultdict：

from collections import defaultdict
recursive_dict = lambda: defaultdict(recursive_dict)
dct = recursive_dict()
dct[1][2][3] = ...

Answer 2

将to_dict 传递到内部：

birdies_dict = {k:d.to_dict() for k,d in birdies.groupby('Animal')}
birdies_dict['Falcon']['Habitat']

输出：

{0: 'Captive', 1: 'Wild'}

或者你的意思是：

out = birdies.set_index(['Animal','Habitat'])
out.loc[('Falcon','Captive')]

给出：

Max Speed      380
Color        white
Name: (Falcon, Captive), dtype: object

Answer 3

IIUC：

birdies_dict = {k:{habitat: table[['Max Speed', 'Color']].to_numpy() for habitat in table['Habitat'].to_numpy()} for k,table in birdies.groupby("Animal")}

或

birdies_dict = {k:{habitat: table[['Max Speed', 'Color']] for habitat in table['Habitat'].to_numpy()} for k,table in birdies.groupby("Animal")}
#In this case inner key will have a dataframe

或

birdies_dict = {k:{inner_key: inner_table for inner_key, inner_table in table.groupby('Habitat')} for k,table in birdies.groupby("Animal")}