我正在尝试创建一个由 Pandas 数据框中的两列索引的嵌套字典,但每次将新键添加到内部字典时,内部值都会发生变化。
我的目的是拥有一个字典,其键是一个数据帧列中的值,其值是带有来自另一列的键的字典,其中内部字典的值来自第三列。我从嵌套字典的空白结构开始,迭代数据帧的行,并相应地更新字典值。
(我将演示我的意思以及我对虚拟值的尝试。)
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'label': ['a1', 'a1', 'a1', 'a1', 'a2', 'a2', 'a2', 'a2'],
'concept': ['b1', 'b2', 'b3', 'b4', 'b1', 'b2', 'b3', 'b4'],
'value': [1, 0.5, 0.2, 0.7, 0.6, 0.4, 0.8, 0.7]})
results = dict.fromkeys(df['b'].unique(), dict.fromkeys(df['a'].unique(), 0))
for i, row in df.iterrows():
results[row['concept']][row['label']] = row['value']
我期望得到的是:
{
‘b1’: {
‘a1’: 1.0,
‘a2’: 0.6
},
‘b2’: {
‘a1’: 0.5,
‘a2’: 0.6,
},
‘b3’: {
‘a1’: 0.2,
‘a2’: 0.8,
},
‘b4’: {
‘a1’: 0.7,
‘a2’: 0.7
}
}
但是,每次循环遇到已经存在的 b
值时,它都会正确地将新的内部 a
键添加到具有正确值的字典中但会更改之前添加的值。所以对于上面的例子我得到:
{
'b1': {
'a1': 0.7,
'a2': 0.7
},
‘b2’: {
‘a1’: 0.7,
‘a2’: 0.7,
},
‘b3’: {
‘a1’: 0.7,
‘a2’: 0.7,
},
‘b4’: {
‘a1’: 0.7,
‘a2’: 0.7
}
}
我确信我一定错过了一些非常明显的东西,但这让我想用头撞墙!任何人都可以提供任何见解吗?我尝试了另一种方法,使用新的数据框,其中标签和概念分别作为列和索引,但与嵌套字典相比,逐个填充每个单元格太慢了。
最佳答案
尝试旋转表格,然后转换为字典。
df.pivot_table(index='label',columns='concept',values='value').to_dict()
关于python - Python 嵌套字典中的内部值无缘无故地发生变化,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/57595556/