将Pandas DataFrame转换为Python列表

Question

我有以下数据帧：

In [137]: counts
Out[137]: 
SourceColumnID                    3029903181  3029903182  3029903183  3029903184  ResponseCount
ColID      QuestionID RowID                                                                    
3029903193 316923119  3029903189         773         788         778         803           3142
3029903194 316923119  3029903189         766         799         782         773           3120

[2 rows x 5 columns]

当我通过iloc访问它时，它适用于我想要的东西：

In [138]: counts.iloc[0][3029903181]
Out[138]: 773

但是当我将它转换为dict时，它将以不再以相同方式访问的方式对其进行格式化：

In [139]: counts.to_dict()
Out[139]: 
{3029903181: {(3029903193, 316923119, 3029903189): 773,
  (3029903194, 316923119, 3029903189): 766},
 3029903182: {(3029903193, 316923119, 3029903189): 788,
  (3029903194, 316923119, 3029903189): 799},
 3029903183: {(3029903193, 316923119, 3029903189): 778,
  (3029903194, 316923119, 3029903189): 782},
 3029903184: {(3029903193, 316923119, 3029903189): 803,
  (3029903194, 316923119, 3029903189): 773},
 'ResponseCount': {(3029903193, 316923119, 3029903189): 3142,
  (3029903194, 316923119, 3029903189): 3120}}

In [140]: counts.to_dict('list')
Out[140]: 
{3029903181: [773, 766],
 3029903182: [788, 799],
 3029903183: [778, 782],
 3029903184: [803, 773],
 'ResponseCount': [3142, 3120]}

我需要将此数据结构转换为标准python对象，以返回API以使用它。

我应该以不同的格式创建表吗？

我从这个DataFrame开始：

In [141]: df
Out[141]: 
        ColID  QuestionID  ResponseCount       RowID  SourceColumnID
0  3029903193   316923119            773  3029903189      3029903181
1  3029903193   316923119            788  3029903189      3029903182
2  3029903193   316923119            778  3029903189      3029903183
3  3029903193   316923119            803  3029903189      3029903184
4  3029903194   316923119            766  3029903189      3029903181
5  3029903194   316923119            799  3029903189      3029903182
6  3029903194   316923119            782  3029903189      3029903183
7  3029903194   316923119            773  3029903189      3029903184

[8 rows x 5 columns]

并将其转换为如下所示的数据透视表：

counts = df.pivot_table(values='ResponseCount', rows=['ColID', 'QuestionID', 'RowID'], cols='SourceColumnID', aggfunc='sum')

我真的在寻找看起来像这样的数据结构：

[
  {
    'QuestionID': 316923119, 
    'RowID': 3029903189, 
    'ColID': 3029903193, 
    '3029903181': 773,
    '3029903182': 788,
    '3029903183': 778,
    '3029903184': 803,
    'ResponseCount': 3142
  },
  {
    'QuestionID': 316923119, 
    'RowID': 3029903189, 
    'ColID': 3029903194, 
    '3029903181': 766,
    '3029903182': 799,
    '3029903183': 782,
    '3029903184': 773,
    'ResponseCount': 3120
  },
]

Answer 1

我相信你想要counts.reset_index().to_dict('records') 。

在to_dict使用'records'可以得到一个to_dict列表，每行一个dict，这就是你想要的。 您需要使用reset_index()以列的形式获取索引信息（因为'records'会抛弃索引）。 从概念上讲，你说你想要的词汇不区分数据透视表索引中的内容和列中的内容（你只想将所有索引和列标签作为字典中的键），所以你需要reset_index来删除索引/列的区别。