DataFrame 的多级字典结构

Question

我想以特定的数据格式从 DataFrame 创建一个多层字典。

通用输入，日期为字符串（不可变）：

cleaned['Date'] = cleaned['Date'].astype(str)
cleaned.tail(3)

对应输出：

Date          Name1_attribute1 Name1_attribute2 Name2_attribute1 Name2_attribute2
29/06/2020    11.04            97.30            19.67            94.28  
30/06/2020    11.05            97.38            19.68            94.31  
01/07/2020    11.06            97.46            19.61            93.95

我正在尝试获取以下字典结构（更多行和列）：

{Name_1:{
    29/06/2020:{
    'Fixed String Attribute 1' : 11.04,
    'Second Fixed String Attribute 2' : 97.30},
    30/06/2020:{
    'Fixed String Attribute 1' : 11.05,
    'Second Fixed String Attribute 2' : 97.38},
    01/07/2020:{
    'Fixed String Attribute 1' : 11.06,
    'Second Fixed String Attribute 2' : 97.46}},
 {Name_2:{
    29/06/2020:{
    'Fixed String Attribute 1' : 19.67,
    'Second Fixed String Attribute 2' : 94.28},
    30/06/2020:{
    'Fixed String Attribute 1' : 19.68,
    'Second Fixed String Attribute 2' : 94.31},
    01/07/2020:{
    'Fixed String Attribute 1' : 19.61,
    'Second Fixed String Attribute 2' : 93.95}},  
  }

查阅了 DataFrame.to_dict、Ordereddict 和 SO 的文档后，我找不到任何类似的问题。

非常感谢任何关于实现所需输出的建议！

Answer 1

您可以尝试将宽格式转换为长格式，并将您想要的列作为字典中的键进行索引。

Answer 2

您可以尝试这样的操作：

d = {}
df.set_index('Date', inplace=True)
data = df.T
grp = data.groupby(data.index.str[:5])

for i in grp.groups:
    d[i] = grp.get_group(i).to_dict()

d:

{'Name1': {'29/06/2020': {'Name1_attribute1': 11.04, 'Name1_attribute2': 97.3},
  '30/06/2020': {'Name1_attribute1': 11.05, 'Name1_attribute2': 97.38},
  '01/07/2020': {'Name1_attribute1': 11.06, 'Name1_attribute2': 97.46}},
 'Name2': {'29/06/2020': {'Name2_attribute1': 19.67,
   'Name2_attribute2': 94.28},
  '30/06/2020': {'Name2_attribute1': 19.68, 'Name2_attribute2': 94.31},
  '01/07/2020': {'Name2_attribute1': 19.61, 'Name2_attribute2': 93.95}}}

然后重命名它们。

DataFrame 的多级字典结构

Multi-level dictionary structure from DataFrame

python

python-3.x

dictionary

ordereddictionary