我正在尝试从pandas数据帧创建嵌套字典.
我有这个数据帧:
# this code should reproduce the example dataframe below:
df = pd.DataFrame({'ScID.xml': {0: '0006-****(****)050[****:ayfb]2.3.co.xml',
1: '0006-****(****)050[****:smihds]2.3.co.xml',
2: '0006-****(****)050[****:gissad]2.3.co.xml'},
'topic1': {0: 7.26744186046513e-06, 1: 0.0006479109, 2: 3.413e-06},
'topic2': {0: 7.26744186046513e-06, 1: 0.0091339857, 2: 3.413e-06},
'topic3': {0: 7.26744186046513e-06, 1: 2.79485746226941e-06, 2: 3.413e-06}})
# example dataframe:
ScID.xml topic1 topic2 topic3
0 0006-****(****)050[****:ayfb]2.3.co.xml 0.000007 0.000007 0.000007
1 0006-****(****)050[****:smihds]2.3.co.xml 0.000648 0.009134 0.000003
2 0006-****(****)050[****:gissad]2.3.co.xml 0.000003 0.000003 0.000003
我想生成一个这样的嵌套字典:
new_dict = {
'topic1': {'0006-****(****)050[****:ayfb]2.3.co.xml': 0.000007,
'0006-****(****)050[****:smihds]2.3.co.xml': 0.000648,
'0006-****(****)050[****:gissad]2.3.co.xml': 0.000003},
'topic2': {'0006-****(****)050[****:ayfb]2.3.co.xml': 0.000007,
'0006-****(****)050[****:smihds]2.3.co.xml': 0.009134,
'0006-****(****)050[****:gissad]2.3.co.xml': 0.000003},
'topic3': {'0006-****(****)050[****:ayfb]2.3.co.xml': 0.000007,
'0006-****(****)050[****:smihds]2.3.co.xml': 0.000003,
'0006-****(****)050[****:gissad]2.3.co.xml': 0.000003}
}
其中topicX是键,ScID.xmls是子键.
最佳答案 您可以使用set_index,然后使用
pd.DataFrame.to_dict
.
res = df.set_index('ScID.xml').to_dict(orient='dict')
{'topic1': {'0006-****(****)050[****:ayfb]2.3.co.xml': 7.2674418604651302e-06,
'0006-****(****)050[****:gissad]2.3.co.xml': 3.4130000000000002e-06,
'0006-****(****)050[****:smihds]2.3.co.xml': 0.0006479109},
'topic2': {'0006-****(****)050[****:ayfb]2.3.co.xml': 7.2674418604651302e-06,
'0006-****(****)050[****:gissad]2.3.co.xml': 3.4130000000000002e-06,
'0006-****(****)050[****:smihds]2.3.co.xml': 0.0091339856999999997},
'topic3': {'0006-****(****)050[****:ayfb]2.3.co.xml': 7.2674418604651302e-06,
'0006-****(****)050[****:gissad]2.3.co.xml': 3.4130000000000002e-06,
'0006-****(****)050[****:smihds]2.3.co.xml': 2.79485746226941e-06}}