So konvertieren Sie Pandas-Datenrahmen in ein hierarchisches Wörterbuch

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Ich habe den folgenden Pandas-Datenrahmen:

df1 = pd.DataFrame({'date': [200101,200101,200101,200101,200102,200102,200102,200102],'blockcount': [1,1,2,2,1,1,2,2],'reactiontime': [350,400,200,250,100,300,450,400]})

Ich versuche, ein hierarchisches Wörterbuch mit den Werten des eingebetteten Wörterbuchs als Listen zu erstellen, das folgendermaßen aussieht:

{200101: {1:[350, 400], 2:[200, 250]}, 200102: {1:[100, 300], 2:[450, 400]}}

Wie würde ich das machen? Das nächste, was ich bekomme, ist die Verwendung dieses Codes:

df1.set_index('date').groupby(level='date').apply(lambda x: x.set_index('blockcount').squeeze().to_dict()).to_dict()

Welches kehrt zurück:

{200101: {1: 400, 2: 250}, 200102: {1: 300, 2: 400}}

python pandas

— Alechay
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Hier ist eine andere Möglichkeit pivot_table:

d = df1.pivot_table(index='blockcount',columns='date',
     values='reactiontime',aggfunc=list).to_dict()

print(d)

{200101: {1: [350, 400], 2: [200, 250]},
 200102: {1: [100, 300], 2: [450, 400]}}

— anky
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IIUC

    df1.groupby(['date','blockcount']).reactiontime.agg(list).unstack(0).to_dict()
{200101: {1: [350, 400], 2: [200, 250]}, 200102: {1: [100, 300], 2: [450, 400]}}

— YOBEN_S
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Sie können Folgendes tun:

df2 = df1.groupby(['date', 'blockcount']).agg(lambda x: pd.Series(x).tolist())

# Formatting the result to the correct format
dct = {}
for k, v in df2["reactiontime"].items():
  if k[0] not in dct: 
    dct[k[0]] = {}
  dct[k[0]].update({k[1]: v})

Welches produziert,

>>> {200101: {1: [350, 400], 2: [200, 250]}, 200102: {1: [100, 300], 2: [450, 400]}}

dct hält das Ergebnis, das Sie brauchen.

— thushv89
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