为什么嵌套字典中的所有值都相同？答案

【问题标题】：Why all values are the same in nested dictionary?为什么嵌套字典中的所有值都相同？
【发布时间】：2021-11-24 16:16:31
【问题描述】：

我正在尝试生成一个嵌套字典，但是当 for 循环完成时，每个键中的所有值都相同。

def frequency(df, headers, numerical, target):
di = {}
if len(numerical) == 0:
    print("No NM")
else:
    for i in numerical:
        if i in headers:
            headers.remove(i)

    for i in range(len(headers)):
        attdic = {}
        valdic = {}
        aux_list = df[headers[i]].to_list()
        aux_list = list(OrderedDict.fromkeys(aux_list))
        tar_list = df[target].to_list()
        tar_list = list(OrderedDict.fromkeys(tar_list))

        for j in range(len(aux_list)):
            print(aux_list[j])

            for k in range(len(tar_list)):
                temp_df = df.loc[(df[headers[i]] == aux_list[j]) & (df[target] == tar_list[k])]
                tempvar = len(temp_df.index) + 1  

                valdic[tar_list[k]] = tempvar
                attdic[aux_list[j]] = valdic
                di[headers[i]] = attdic

输出：

{'Outlook': {'overcast': {'No': 2, 'Yes': 5}, 'rainy': {'No': 2, 'Yes': 5}, 'sunny': {'No': 2, 'Yes': 5}}, 'Windy': {False: {'No': 3, 'Yes': 5}, True: {'No': 3, 'Yes': 5}}}

预期输出：

{'Outlook': {'overcast': {'No': 3, 'Yes': 3}, 'rainy': {'No': 3, 'Yes': 4}, 'sunny': {'No': 2, 'Yes': 5}}, 'Windy': {False: {'No': 4, 'Yes': 6}, True: {'No': 3, 'Yes': 5}}}

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas dictionary

【解决方案1】：

请注意，您为每个 i 创建了一个 valdic，但您应该为每个 (i,j) 创建一个，因此您可以将其移动到 j 的循环中，也许它可以工作

def frequency(df, headers, numerical, target):
di = {}
if len(numerical) == 0:
    print("No NM")
else:
    for i in numerical:
        if i in headers:
            headers.remove(i)

    for i in range(len(headers)):
        attdic = {}
        aux_list = df[headers[i]].to_list()
        aux_list = list(OrderedDict.fromkeys(aux_list))
        tar_list = df[target].to_list()
        tar_list = list(OrderedDict.fromkeys(tar_list))

        for j in range(len(aux_list)):
            valdic = {} # create a new valdic for each j
            print(aux_list[j])

            for k in range(len(tar_list)):
                temp_df = df.loc[(df[headers[i]] == aux_list[j]) & (df[target] == tar_list[k])]
                tempvar = len(temp_df.index) + 1  

                valdic[tar_list[k]] = tempvar
            attdic[aux_list[j]] = valdic
        di[headers[i]] = attdic

【讨论】：