从 dataframe 创建一个嵌套字典，其中第一列是父字典的键

Question

我正在尝试从 pandas dataframe 创建一个嵌套字典。第一列值应该是上部字典的键，它将包含其他列作为字典，其中列 header 是键。 我想避免循环。

dataframe：

df = pd.DataFrame({'A': [11, 11, 11, 11, 11, 11, 12, 12],
                   'B': [1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 5],
                   'C': [1.0, 0.7, 0.3, 1.0, 0.7, 0.3, 1.0, 1.0]})

我想要什么：

dict_expt = {'11': {'B': [1, 2, 3],
                  'C': [1.0, 0.7, 0.3]},
           '12': {'B': [4, 5],
                  'C': [1.0]}}

我试过的：

df.groupby(['A']).agg({'B':lambda x: list(x.unique()),
                      'C':lambda x: list(x.unique())}).to_dict()

不幸的是返回：

{'B': 
     {11: [1, 2, 3], 
      12: [4, 5]}, 
'C': {11: [1.0, 0.7, 0.3], 
      12: [1.0]}}

非常感谢任何帮助。 谢谢

Answer 1

你很接近，只需将"index"添加到to_dict() ：

df.groupby(['A']).agg({'B':lambda x: list(x.unique()),
                      'C':lambda x: list(x.unique())}).to_dict("index")

Output：

{11: {'B': [1, 2, 3], 'C': [1.0, 0.7, 0.3]}, 12: {'B': [4, 5], 'C': [1.0]}}