Question

我有以下数据框，例如（实际上有数百行）

    Location Date       Court    Winner 
0   Paris    10/2/2018  Outdoor  Flavio
1   Paris    10/2/2018  Indoor   Luca
2   Paris    10/2/2018  Indoor   Giovanni
3   Paris    10/2/2018  Indoor   Luca

我想要做的是获得一个看起来像这样的嵌套字典：

{ 'Flavio' : { 'Outdoor' : 1 , 'Indoor' : 0 } , 'Luca' : {'Outdoor' : 0 , 'Indoor' : 2} }

，依此类推。因此，换句话说，我想确定获胜者在室外和室内法庭获胜的次数。

提前谢谢！

Answer 1

将crosstab与DataFrame.to_dict一起使用：

d = pd.crosstab(df['Court'],df['Winner']).to_dict()
print (d)
{'Flavio': {'Indoor': 0, 'Outdoor': 1},
 'Giovanni': {'Indoor': 1, 'Outdoor': 0}, 
 'Luca': {'Indoor': 2, 'Outdoor': 0}}

Answer 2

您可以使用IList<AnotherClass>和pivot_table来做到这一点：

to_dict

输出：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'Location':['France','France','France','France'],
                   'Court':['Outdoor','Indoor','Indoor','Indoor'],
                   'Winner':['Flavio','Luca','Giovanni','Luca']})
df = pd.pivot_table(df,values='Location',columns='Winner',index='Court',aggfunc='count',fill_value=0)
a = df.to_dict()
print(a)

从pd数据框Python创建嵌套字典

2 个答案: