python - 如何将非对称成对距离矩阵转换为字典？

Question

我有一个距离矩阵，我想将其转换为具有两个键和一个值的字典。我的 csv 文件看起来像这样:

<表类=“s-表”> <标题> 城市1 城市2 城市3 <正文> 城市1 0 2.2 3.1 城市2 2.1 0 4.0 城市3 3.2 4.3 0

我使用 pd.read_csv 将 csv 文件导入为 pandas 数据框，现在我想将此数据框转换为字典，该字典应使用第一列和第一行作为键，其余部分作为值。就像这样:

{('城市1','城市1') : 0, ('城市1','城市2') : 2.1, ('城市1','城市3') : 3.2, ...}

我尝试使用 pandas .to_dict 函数，但我无法弄清楚如何告诉该函数不仅使用列名作为键。预先感谢您。

Answer 1

让我们尝试使用 stack 然后 to_dict:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'City1': {'City1': 0, 'City2': 2.1, 'City3': 3.2},
    'City2': {'City1': 2.2, 'City2': 0.0, 'City3': 4.2},
    'City3': {'City1': 3.1, 'City2': 4.0, 'City3': 0},
})

d = df.stack().to_dict()
print(d)

df:

       City1  City2  City3
City1    0.0    2.2    3.1
City2    2.1    0.0    4.0
City3    3.2    4.2    0.0

d:

{('City1', 'City1'): 0.0, ('City1', 'City2'): 2.2, ('City1', 'City3'): 3.1,
 ('City2', 'City1'): 2.1, ('City2', 'City2'): 0.0, ('City2', 'City3'): 4.0,
 ('City3', 'City1'): 3.2, ('City3', 'City2'): 4.2, ('City3', 'City3'): 0.0}