如何从数据框架创建一个嵌套字典

Question

我有一个这样的数据框架:

df = pd.DataFrame(id:{1,2,1,4,4},
course:{math,math,sci,art,math},
result:{pass,pass,fail,fail,fail}}

我想创建一个像这样的嵌套字典:对于每个ID，我要创建一个嵌套的字典，其中包含通过的课程和不通过的课程。

{id:{pass:{courses},fail:{courses}}}
{1:{pass:{math},fail:{sci}},2:{pass:{math}},4:{fail:{art,math}}}

Answer 1

试试这个:

df = pd.DataFrame({'id':[1,2,1,4,4],
'course':['math','math','sci','art','math'],
'result':['pass','pass','fail','fail','fail']})

df.groupby(['result', 'id'])['course'].agg(list).unstack().to_dict()

输出:

{1: {'fail': ['sci'], 'pass': ['math']},
2: {'fail': nan, 'pass': ['math']},
4: {'fail': ['art', 'math'], 'pass': nan}}

嗯，是的，在@mozway解决方案中达到顶峰，使用set代替list:

df.groupby(['result', 'id'])['course'].agg(set).unstack().to_dict()

输出:

{1: {'fail': {'sci'}, 'pass': {'math'}},
2: {'fail': nan, 'pass': {'math'}},
4: {'fail': {'art', 'math'}, 'pass': nan}}

Answer 2

假设输入:

id course result
0   1   math   pass
1   2   math   pass
2   1    sci   fail
3   4    art   fail
4   4   math   fail

可以使用嵌套的groupby:

out = (df.groupby('id')
.apply(lambda g: g.groupby('result')['course']
.agg(set).to_dict())
.to_dict()
)

输出:

{1: {'fail': {'sci'}, 'pass': {'math'}},
2: {'pass': {'math'}},
4: {'fail': {'art', 'math'}}}

或者透视表:

(df.pivot_table(columns='id', index='result', values='course', aggfunc=set)
.to_dict()
)

输出:

{1: {'fail': {'sci'}, 'pass': {'math'}},
2: {'fail': nan, 'pass': {'math'}},
4: {'fail': {'art', 'math'}, 'pass': nan}}