python – Pandas MultiIndex(超过2个级别)DataFrame到嵌套Dict / JSON

2019-09-10 18:56:13 阅读：335 来源： 互联网

标签：multi-index python pandas dictionary

这个问题类似于this one,但我想更进一步.是否有可能将解决方案扩展到更高级别的工作？多级数据帧’.to_dict()方法有一些很有前景的选项,但是大多数都会返回由元组索引的条目(即(A,0,0)：274.0),而不是将它们嵌套在字典中.

有关我要完成的示例,请考虑此多索引数据框：

data = {0: {
        ('A', 0, 0): 274.0, 
        ('A', 0, 1): 19.0, 
        ('A', 1, 0): 67.0, 
        ('A', 1, 1): 12.0, 
        ('B', 0, 0): 83.0, 
        ('B', 0, 1): 45.0
    },
    1: {
        ('A', 0, 0): 254.0, 
        ('A', 0, 1): 11.0, 
        ('A', 1, 0): 58.0, 
        ('A', 1, 1): 11.0, 
        ('B', 0, 0): 76.0, 
        ('B', 0, 1): 56.0
    }   
}
df = pd.DataFrame(data).T
df.index = ['entry1', 'entry2']
df
# output:

         A                              B
         0              1               0
         0      1       0       1       0       1
entry1   274.0  19.0    67.0    12.0    83.0    45.0
entry2   254.0  11.0    58.0    11.0    76.0    56.0

你可以想象我们这里有很多记录,而不仅仅是两个,索引名称可能是更长的字符串.你怎么能把它变成嵌套的词典(或直接到JSON),看起来像这样：

[
 {'entry1': {'A': {0: {0: 274.0, 1: 19.0}, 1: {0: 67.0, 1: 12.0}},
  'B': {0: {0: 83.0, 1: 45.0}}},
 'entry2': {'A': {0: {0: 254.0, 1: 11.0}, 1: {0: 58.0, 1: 11.0}},
  'B': {0: {0: 76.0, 1: 56.0}}}}
]

我认为一些递归可能会有所帮助,可能像this这样,但到目前为止还没有成功.

解决方法:

所以,你真的需要做两件事：

> df.to_dict()
>将其转换为嵌套字典.

df.to_dict(orient =’index’)为您提供索引为键的字典;它看起来像这样：

>>> df.to_dict(orient='index')
{'entry1': {('A', 0, 0): 274.0,
  ('A', 0, 1): 19.0,
  ('A', 1, 0): 67.0,
  ('A', 1, 1): 12.0,
  ('B', 0, 0): 83.0,
  ('B', 0, 1): 45.0},
 'entry2': {('A', 0, 0): 254.0,
  ('A', 0, 1): 11.0,
  ('A', 1, 0): 58.0,
  ('A', 1, 1): 11.0,
  ('B', 0, 0): 76.0,
  ('B', 0, 1): 56.0}}

现在你需要嵌套这个.这是一个骗局from Martijn Pieters：

def nest(d: dict) -> dict:
    result = {}
    for key, value in d.items():
        target = result
        for k in key[:-1]:  # traverse all keys but the last
            target = target.setdefault(k, {})
        target[key[-1]] = value
    return result

把这一切放在一起：

def df_to_nested_dict(df: pd.DataFrame) -> dict:
    d = df.to_dict(orient='index')
    return {k: nest(v) for k, v in d.items()}

输出：

>>> df_to_nested_dict(df)
{'entry1': {'A': {0: {0: 274.0, 1: 19.0}, 1: {0: 67.0, 1: 12.0}},
  'B': {0: {0: 83.0, 1: 45.0}}},
 'entry2': {'A': {0: {0: 254.0, 1: 11.0}, 1: {0: 58.0, 1: 11.0}},
  'B': {0: {0: 76.0, 1: 56.0}}}}

标签：multi-index,python,pandas,dictionary
来源： https://codeday.me/bug/20190910/1800819.html

本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享；
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除；
5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。

ICode9

python – Pandas MultiIndex(超过2个级别)DataFrame到嵌套Dict / JSON