Pandas DataFrame 嵌套字典 (key+list(key:value))答案

【问题标题】：Pandas DataFrame nested dictionary (key+list(key:value))Pandas DataFrame 嵌套字典 (key+list(key:value))
【发布时间】：2020-11-24 18:27:34
【问题描述】：

数据框：

Main    1      2     3

key1    ins    tbr    a
key1    inb    tba    b
key1    inr    tbe    c

我有这个数据框，其中 1,2,3 是列，并且 Main 设置为索引 (set_index) 有没有办法告诉熊猫字典转换我需要嵌套字典。 IE。对于每个 Key 1 row-wise 都有一个值列表，在该值列表内有一个字典，其中列 (1,2,3)-> 也是键。这一切，一个一个，一行一行。期望的输出：

key1:{1: 'ins', 2: 'tbr', 3: 'a'}
key1:{1: 'inb', 2: 'tba',3:'b'}
key1:{1: 'inr', 2: 'tbe', 3: 'c'}
key2:{....}
key2:{....}
etc

可重现的数据框：

df = pd.DataFrame(columns = ["Main_keys", "1", "2","3"])   
df['1'] = ['ins','inb','inr']
df['2']= ['tbr','tba','tbe]
df['3']= ['a','b','c']


dataf.set_index('Main_keys', inplace = True)

这种伪代码方法不走运。

我也尝试使用 zip() 似乎没有将字典列表连接到带有键的列的列


import pandas as pd

new_df = pd.DataFrame()
for elements_of_keys, list_of_dict in zip(col1, df_list):
    new_df[elements_of_keys] = list_of_dict

一旦我将其转换为：

df = df.to_dict(orient='records')

我非常接近答案，但是我不知道如何解决或告诉熊猫我需要带有一堆键的附加列 (key1,key1,key1,key2,key2) -> 以及它的相应信息

最终需要的 json 输出：

{ "key1":[{ "1": "ins", "2": "tbr", "3": "a", }], { "key1":[{ "1": "inb", "2": "tba", "3": "b", }, { "key1":[{ "1": "inr", "2": "tbe", "3": "c" }] }] }

【问题讨论】：

请提供minimal reproducible example，以及当前和预期的输出。
您知道字典中不能有重复的键，不是吗？
@QuangHoang Hoang 感谢您的回答，当然，这不是我要问的。如果您查看我刚刚添加的代码，一旦将数据框转换为字典（orient='index'），我会得到一个列表（在该列表中它是一个字典），因此，可以将字典列表连接到迭代键。
你的意思是df.to_dict(orient='records')？
@QuangHoang Hoang 正确，我的错误。这是我用过的

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

您可以手动添加列：

out = pd.DataFrame({'Main':df.index, 'values': df.to_dict(orient='records')})

输出：

   Main                              values
0  key1  {'1': 'ins', '2': 'tbr', '3': 'a'}
1  key1  {'1': 'inb', '2': 'tba', '3': 'b'}
2  key1  {'1': 'inr', '2': 'tbe', '3': 'c'}

或者您的意思是将键添加为索引：

df.apply(pd.Series.to_dict, axis=1)

输出：

Main
key1    {'1': 'ins', '2': 'tbr', '3': 'a'}
key1    {'1': 'inb', '2': 'tba', '3': 'b'}
key1    {'1': 'inr', '2': 'tbe', '3': 'c'}
dtype: object

【讨论】：

感谢您提供的解决方案很有意义。然而，理想情况下，它应该是一个列表，其中 1,2,3（初始列）也是键。
你的意思是{k:v.to_dict(orient='records') for k, v in df.groupby(level=0)}？
我最终需要在json中得到的格式是：{“key1”：[{“1”：“ins”，“2 ": "tbr", "3": "a", }], {“key1”:[{“1”：“ inb”，“2”：“tba”，“3”：“b”，}，{“key1”：[{“1”：“inr”， “2”：“tbe”，“3”：“c” }] }] }
你应该在你的问题中指定:-)
@Ecko 您发布的内容不是有效的 JSON 对象。试试list(df.apply(lambda x: {x.name:x.to_dict()}, axis=1))

【解决方案2】：

df.set_index('Main', inplace=True) df = df.to_dict(orient = 'records')

这回答了问题，但并不完全。

但是，使用此代码，不明白为什么所有 'key1' 都消失了，不应该只是代替索引，仍然是个谜。

再次为没有提供可能更好地描述问题的 json 输出表示歉意

json 中的输出应该是这样的：

{“key1”：[{“1”：“ins”，“2”：“tbr”，“3”：“a”，} ]， {“key1”：[{“1”：“inb”，“2”：“tba”，“3”：“b”，} ]，{“key1”：[{“1”：“inr”，“2”：“tbe”，“3”：“c”} ] }] }

【讨论】：