Question

我试图找到一种从平坦的Pandas DataFrame实例创建（可能是深度）嵌套字典的通用方法。

假设我有以下DataFrame：

dat = pd.DataFrame({'name' : ['John', 'John', 'John', 'John', 'Henry', 'Henry'],
                    'age' : [24, 24, 24, 24, 31, 31],
                    'gender' : ['Male','Male','Male','Male','Male','Male'],
                    'study' : ['Mathematics', 'Mathematics', 'Mathematics', 'Philosophy', 'Physics', 'Physics'],
                    'course' : ['Calculus 101', 'Calculus 101', 'Calculus 102', 'Aristotelean Ethics', 'Quantum mechanics', 'Quantum mechanics'],
                    'test' : ['Exam', 'Essay','Exam','Essay', 'Exam1','Exam2'],
                    'pass' : [True, True, True, True, True, True],
                    'grade' : ['A', 'A', 'B', 'A', 'C', 'C']})
dat = dat[['name', 'age', 'gender', 'study', 'course', 'test', 'grade', 'pass']] #re-order columns to better reflect data structure

我想创建一个深层嵌套的字典（或嵌套字典列表），它们尊重＆＃39;这个数据的基础结构。也就是说，等级是关于测试的信息，该测试是课程的一部分，该课程是一个人所做的研究的一部分。此外，年龄和性别是关于同一个人的信息。

所需的输出示例如下：

[{'John': {'age': 24,
           'gender': 'Male',
           'study': {'Mathematics': {'Calculus 101': {'Exam': {'grade': 'B',
                                                               'pass': True}}},
                     'Philosophy': {'Aristotelean Ethics': {'Essay': {'grade': 'A',
                                                                      'pass': True}}}}}},
 {'Henry': {'age': 31,
            'gender': 'Male',
            'study': {'Physics': {'Quantum mechanics': {'Exam1': {'Grade': 'C',
                                                                  'Pass': True},
                                                        'Exam2': {'Grade': 'C',
                                                                  'Pass': True}}}}}}]

（尽管可能有其他类似的方法来构建此类数据）。

我尝试过使用groupby，这样可以很容易地嵌套等级＆＃39;并且＆＃39;通过＆＃39;在＆＃39;测试＆＃39;，巢＆＃39;测试＆＃39;在＆＃39;当然＆＃39;，筑巢＆＃39;当然＆＃39;在＆＃39;学习＆＃39;和＆＃39;学习＆＃39;在＆＃39;名称＆＃39;。但是，我不知道如何添加性别＆＃39;和＆＃39;年龄＆＃39;在＆＃39;名称＆＃39;还有？这样的事情是我想出的最好的事情：

dic = {}
for ind, row in dat.groupby(['name', 'study', 'course', 'test'])['grade', 'pass']:

    #this is ugly and not very generic, but just as an example
    if not ind[0] in dic:
        dic[ind[0]] = {}
    if not ind[1] in dic[ind[0]]:
        dic[ind[0]][ind[1]] = {}
    if not ind[2] in dic[ind[0]][ind[1]]:
        dic[ind[0]][ind[1]][ind[2]] = {}
    if not ind[3] in dic[ind[0]][ind[1]][ind[2]]:
        dic[ind[0]][ind[1]][ind[2]][ind[3]] = {}

    dic[ind[0]][ind[1]][ind[2]][ind[3]]['grade'] = row['grade'].values[0]
    dic[ind[0]][ind[1]][ind[2]][ind[3]]['pass'] = row['pass'].values[0]

但在这种情况下，＆＃39; age＆＃39;和＆＃39;性别＆＃39;没有嵌套在＆＃39; name＆＃39;之下。我似乎无法绕过如何做到这一点......

另一种选择是设置MultiIndex并进行.to_dict（＆＃39; index＆＃39;）调用。但话说回来，我不知道如何在一个键下嵌套dicts和non-dicts ...

我的问题与此类似： Convert pandas DataFrame to a nested dict，但我正在寻找更复杂的嵌套（例如，不仅仅是应该嵌套在所有其他列下的最后一列）。 Stackoverflow上的大多数其他问题都要求相反：从深层嵌套的字典中创建一个（可能是MultiIndex）DataFrame。

编辑：问题也与此q Pandas convert Dataframe to Nested Json类似，但在该问题中，只有 last 列（例如，列 n ）应该嵌套在所有其他列（ n-1 ， n-2 等;完全递归嵌套）之下。在我的问题中，列 n 和 n-1 应嵌套在 n-2 下，但列 n-2 和 n-3 应嵌套在 n-4 下（因此，重要的是， n-2 n <3> 嵌套在 n-3 下，但在 n-4 下。 Mohammad Yusuf Ghazi提供的MultiIndex部分解决方案很好地描绘了这个结构。

Answer 1

不是很简洁，但它是我现在能得到的最好的：

>>> def rollup1(x):
...     return x.set_index('test')[['grade', 'pass']].to_dict(orient='index')
>>> def rollup2(x):
...     return x.groupby('course').apply(rollup1).to_dict()
>>> def rollup3(x):
...     return x.groupby('study').apply(rollup2).to_dict()

>>> df = dat.groupby(['name','age','gender']).apply(rollup3)
>>> df.name = 'study'
>>> res = df.reset_index(level=[1,2]).to_dict(orient='index')
>>> pprint.pprint(res)
{'Henry': {'age': 31L,
           'gender': 'Male',
           'study': {'Physics': {'Quantum mechanics': {'Exam1': {'grade': 'C',
                                                                 'pass': True},
                                                       'Exam2': {'grade': 'C',
                                                                 'pass': True}}}}},
 'John': {'age': 24L,
          'gender': 'Male',
          'study': {'Mathematics': {'Calculus 101': {'Essay': {'grade': 'A',
                                                               'pass': True},
                                                     'Exam': {'grade': 'A',
                                                              'pass': True}},
                                    'Calculus 102': {'Exam': {'grade': 'B',
                                                              'pass': True}}},
                    'Philosophy': {'Aristotelean Ethics': {'Essay': {'grade': 'A',
                                                                     'pass': True}}}}}}

我们的想法是将数据汇总到字典，同时对数据进行分组以便进行研究。柱

<强>更新我尝试创建更通用的解决方案，因此它也适用于this one这样的问题：

def rollup_to_dict_core(x, values, columns, d_columns=None):
    if d_columns is None:
        d_columns = []

    if len(columns) == 1:
        if len(values) == 1:
            return x.set_index(columns)[values[0]].to_dict()
        else:
            return x.set_index(columns)[values].to_dict(orient='index')
    else:
        res = x.groupby([columns[0]] + d_columns).apply(lambda y: rollup_to_dict_core(y, values, columns[1:]))
        if len(d_columns) == 0:
            return res.to_dict()
        else:
            res.name = columns[1]
            res = res.reset_index(level=range(1, len(d_columns) + 1))
            return res.to_dict(orient='index')

def rollup_to_dict(x, values, d_columns=None):
    if d_columns is None:
        d_columns = []

    columns = [c for c in x.columns if c not in values and c not in d_columns]
    return rollup_to_dict_core(x, values, columns, d_columns)

>>> pprint(rollup_to_dict(dat, ['pass', 'grade'], ['age','gender']))
{'Henry': {'age': 31L,
           'gender': 'Male',
           'study': {'Physics': {'Quantum mechanics': {'Exam1': {'grade': 'C',
                                                                 'pass': True},
                                                       'Exam2': {'grade': 'C',
                                                                 'pass': True}}}}},
 'John': {'age': 24L,
          'gender': 'Male',
          'study': {'Mathematics': {'Calculus 101': {'Essay': {'grade': 'A',
                                                               'pass': True},
                                                     'Exam': {'grade': 'A',
                                                              'pass': True}},
                                    'Calculus 102': {'Exam': {'grade': 'B',
                                                              'pass': True}}},
                    'Philosophy': {'Aristotelean Ethics': {'Essay': {'grade': 'A',
                                                                     'pass': True}}}}}}

Answer 2

这是部分答案。我不知道如何将索引转换为json。

df = pd.DataFrame({'name' : ['John', 'John', 'John', 'John', 'Henry', 'Henry'],
                    'age' : [24, 24, 24, 24, 31, 31],
                    'gender' : ['Male','Male','Male','Male','Male','Male'],
                    'study' : ['Mathematics', 'Mathematics', 'Mathematics', 'Philosophy', 'Physics', 'Physics'],
                    'course' : ['Calculus 101', 'Calculus 101', 'Calculus 102', 'Aristotelean Ethics', 'Quantum mechanics', 'Quantum mechanics'],
                    'test' : ['Exam', 'Essay','Exam','Essay', 'Exam1','Exam2'],
                    'pass' : [True, True, True, True, True, True],
                    'grade' : ['A', 'A', 'B', 'A', 'C', 'C']})
df.set_index(keys=['name','age','gender', 'study','course','test','grade','pass'], inplace=True)
df

输出：

从Pandas DataFrame创建复杂的嵌套字典

2 个答案: