具有多个键作为元组和df值的python字典答案

【问题标题】：python dictionary with multiple keys as tuple and df values具有多个键作为元组和df值的python字典
【发布时间】：2019-03-05 01:51:01
【问题描述】：

下面是我的名为 df2 的 DataFrame

ID,'AI','DB','ML','Python','IR'

0,1,1,0,0,0

1,1,1,1,0,1

2,1,1,0,1,1

3,1,0,1,0,1

我想创建一个字典，使第一行和索引成为元组，值成为字典的值，类似于

{

 (0,"AI"):1,(0,"DB"):1,(0,"ML"):0,(0,"Python"):0,(0,"IR"):0,
 (1,"AI"):1,(1,"DB"):1,(1,"ML"):1,(1,"Python"):0,(1,"IR"):0,
 (2,"AI"):1,(2,"DB"):1,(2,"ML"):1,(2,"Python"):0,(2,"IR"):1,
 (3,"AI"):1,(3,"DB"):0,(3,"ML"):1,(3,"Python"):0,(3,"IR"):1,
}

到目前为止我的试验 your_dict = dict(zip(es, df2)) print(your_dict) 但是，没有产生我想要的输出

【问题讨论】：

什么是es，什么是df2？
@RockHardRacoon ，这就是我所做的 DF2= AI DB IR ML Python 0 1 0 0 1 0 1 0 1 1 0 1 2 0 1 0 1 0 Experts=[0,1,2,3 ] Skills=[ "AI","DB","ML","IR","Python"] es=[(k,v) for k in Experts for v in Skills]

标签： python dataframe dictionary

【解决方案1】：

创建索引/列的每个组合，然后创建一个字典，其中键作为这些值的元组，值是数据框中该位置的值。

import itertools
{(x,y):df[y][x] for x, y in itertools.product(df.index, df.columns)}

【讨论】：