從excel讀取並將數據轉換為python中的字典

Question

我在excel中有一些數據，這些數據代表有關圖形的信息，看起來像這樣：

1  2  4.5
1  3  6.6
2  4  7.3
3  4  5.1

每行的前兩個元素是圖形的邊緣，最后一個元素是這兩個邊緣之間的弧的權重。 例如，邊“ 1”連接到邊“ 2”，權重為4.5

我通過以下代碼將此數據導入python：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

training_data_x = pd.read_excel("/Users/mac/Downloads/navid.xlsx",header=None)

x= training_data_x.as_matrix()

所以這里的“ x”是圖的鄰接矩陣。 我想做的是將x轉換為我在另一個代碼中需要的python詞典列表。 我是python的新手，但我認為適合這里的字典看起來像這樣

gr = {'1': {'2': 4.5, '3': 6.6},
      '2': {'4': 7.3},
      '3': {'4':5.1}}

實際上，“ gr”應該在這里輸出我的代碼。 我想我應該使用“” pandas.DataFrame.to_dict“'，但是我很難使用此命令。非常感謝您的幫助。

Answer 1

如果除了pandas.DataFrame.to_dict方法之外，您還希望依靠熊貓出色的groupby / split / combine功能（ 請參閱此處 ），您可以執行以下操作：

import pandas as pd

file_path = "/Users/mac/Downloads/navid.xlsx"
gr = pd.read_excel(file_path, header=None, index_col=0) \ 
   .groupby(level=0) \ 
   .apply(lambda x: dict(x.to_records(False))) \
   .to_dict()

這適用於0.17以上的所有熊貓版本。

Answer 2

我的建議：將xlsx文件另存為csv 。 現在，使用香草Python：

import csv
gr = {}
with open('data.csv') as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        e1, e2, w = row
        gr.setdefault(e1, {})[e2] = float(w)

也許更好，請使用defaultdict ：

import csv
from collections import defaultdict
gr = defaultdict(dict)
with open('data.csv') as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        e1, e2, w = row
        gr[e1][e2] = float(w)

編輯：請注意，我已經轉換為float手動，但你也許可以與只是傳遞以下參數脫身csv.reader ： csv.reader(f, quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC)如果你不介意你的鑰匙是浮動。