Python 如何使用多个 pandas dataframe 列中的值作为元组键和单个列作为值来创建字典

Question

我想创建一个字典，使用 pandas 数据框中的多列值作为元组键，单列值作为值。 如果特定元组对没有值，我想分配一个通用值，比如 99999。这后一部分被证明是一个挑战，我希望从这个论坛寻求帮助，了解如何完成这项任务。 谢谢你。

示例提取数据：

	期间（天）	工厂	仓库	销售网点	产品	远程事实仓库
0	1个	柏林	泰尔托	马格德堡	马拉库哈	19.6
1个	2个	汉堡	维斯马	吕贝克	辛贝尔	126.2
2个	3个	柏林	小机器	哈雷	马拉加	26.9
3个	4个	汉堡	维斯马	吕贝克	瓦尔德迈斯特	126.2
4个	5个	柏林	小机器	莱比锡	核桃	26.9

基于上面的数据集，下面的代码是我如何从数据框中创建我的字典对象：

F = df.Factory.drop_duplicates().to_list()
W = df.Warehouse.drop_duplicates().to_list()

dist1 = {};

for i in df.index:
    key = (df.at[i, 'Factory'], df.at[i, 'Warehouse'])
    value = df.at[i, 'Dist Fact-Whse']
    dicT = {key : value}
    dist1.update(dicT)

for f in F:
    for w in W:
        if (f, w) not in dist1:
            dist1[(f, w)] = 9999

我得到了我想要或预期的结果： {('Berlin', 'Teltow'): 19.6, ('Hamburg', 'Wismar'): 126.2, ('Berlin', 'Kleinmachnow'): 26.9, ('Berlin', 'Wismar'): 9999, ('Hamburg', 'Teltow'): 9999, ('Hamburg', 'Kleinmachnow'): 9999},

但这过于繁琐、耗时且效率不高，因为我有一个类似于“dist1”的其他参数要在我的整个代码中创建。

我诚挚地欢迎一个更优雅、更聪明的解决方案来解决这个问题。

Answer 1

这是来自itertools的pandas.DataFrame.groupby和itertools.product的命题。

d = df.groupby(["Factory","Warehouse"])["Dist Fact-Whse"].first().to_dict()
combs = list(product(df["Factory"].unique(), df["Warehouse"].unique()))
dist1 = {k:v for v,k in zip([d.get(c, 99999) for c in combs], combs)}

这看起来更短（也许更漂亮）但不确定它是否更快。 我会让你自己试一试！

Output：

print(dist1)

{('Berlin', 'Teltow'): 19.6,
 ('Berlin', 'Wismar'): 99999,
 ('Berlin', 'Kleinmachnow'): 26.9,
 ('Hamburg', 'Teltow'): 99999,
 ('Hamburg', 'Wismar'): 126.2,
 ('Hamburg', 'Kleinmachnow'): 99999}