列表和字典的列表列答案

【问题标题】：column of lists to lists and dictionaries列表和字典的列表列
【发布时间】：2022-01-22 12:41:11
【问题描述】：

在数据框中有两列，我想使用第一列值作为键，另一列作为字典

假设df如下

	Variable	Value	Value Distribution
1	First Color	['Black', 'Blue', 'Green', 'Red', 'Purple']	[0.3, 0.25, 0.2, 0.15, 0.1]
5	Second Color	['Deep Blue', 'Teal', 'Green', 'Purple ', 'Red...	[0.5, 0.25, 0.15, 0.25, 0.25, 0.15, 0.1]
6	Third Color	['Red', 'Orange', 'Yellow', 'Green', 'Blue', '...	[1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]

所以假设我想创建一个类似的 dic

{'第一种颜色':{'Black':0.3,'Blue':0.25,'Green':0.2,'Red':0.15,'Purple':0.1}

所以我尝试了以下

dict(zip(df['Value'],df['Value Distribution']))

将第二个和第三个列值压缩到一个字典中，而不是它创建了这个字典

"['Black', 'Blue', 'Green', 'Red', 'Purple']":"[0.3, 0.25, 0.2, 0.15, 0.1]" 将列表读取为字符串

【问题讨论】：

标签： python pandas list dataframe

【解决方案1】：

dct = df.set_index('Variable').apply(lambda x: dict(zip(x["Value"], x["Value Distribution"])), axis=1).to_dict()

输出：

>>> dct
{'First Color': {'Black': 0.3,
  'Blue': 0.25,
  'Green': 0.2,
  'Red': 0.15,
  'Purple': 0.1}}

【讨论】：

您也可以这样做：.apply(lambda x: dict(zip(x["Value"], x["Value Distribution"])), axis=1)。稍微短一点:)
啊，那不是很酷，但它更短，所以我会去的。

【解决方案2】：

试试explode 和groupby：

df = df.explode(["Value", "Value Distribution"])
>>> df.groupby("Variable").apply(lambda x: dict(zip(x["Value"],x["Value Distribution"]))).to_dict()
{'First Color': {'Black': 0.3,
  'Blue': 0.25,
  'Green': 0.2,
  'Red': 0.15,
  'Purple': 0.1},
 'Second Color': {'Deep Blue': 0.5,
  'Teal': 0.25,
  'Green': 0.15,
  'Purple ': 0.25,
  'Red': 0.25},
 'Third Color': {'Red': 1.0,
  'Orange': 0.0,
  'Yellow': 0.0,
  'Green': 0.0,
  'Blue': 0.0}}

【讨论】：

每当我尝试使用 df.explode ValueError 在 ValueError 引发时：列必须是标量
我认为您需要更新版本的 pandas（1.3 或更高版本）。也许尝试更新软件包？

【解决方案3】：

这可能是使用iterrows 最简单的布局：

df = pd.DataFrame(
    data = [
        ['First colour', ['Black', 'Blue', 'Green', 'Red', 'Purple'], [0.3, 0.25, 0.2, 0.15, 0.1]],
        ['Second Color', ['Red', 'Orange', 'Yellow', 'Green', 'Blue'], [0.5, 0.25, 0.15, 0.25, 0.25, 0.15, 0.1]]
    ],
    columns=['Variable', 'Value', 'Value Distribution']
)

dict_result = {}
for index, row in df.iterrows():
    dict_result[row['Variable']] = dict(zip(row['Value'],row['Value Distribution']))

【讨论】：