根據列名稱和值的條件切片數據框

Question

我有一個數據框，其中包含語言作為列名，以及包含帳戶名的1x最終列：

EN         DE         IT         Account
Milan      Mailand    Milano     Italy
Florence   Florenz    Firenze    Italy
London     London     Londra     UK
Belgrade   Belgrad    Belgrado   World

我需要從此數據庫中提取信息，根據列名（語言）和帳戶列中的值的組合創建所有可能的列表。

例如，輸出將是：

EN_Italy = ['Milan', 'Florence']
DE_Italy = ['Mailand', 'Florenz']
IT_Italy = ['Milano', 'Firenze']
EN_UK = ['London']
DE_UK = ['London']
IT_UK = ['Londra']
EN_World = ['Belgrade']
DE_World = ['Belgrad']
IT_World = ['Belgrado']

有可能這樣做嗎？ 謝謝！

Answer 1

你可以aggregate() ：

df = df.groupby("Account").aggregate(lambda k: list(k)).reset_index()

  Account            DE                 EN                 IT
0  Italy  [Mailand, Florenz]  [Milan, Florence]  [Milano, Firenze]
1     UK            [London]           [London]           [Londra]
2  World           [Belgrad]                [b]         [Belgrado]

要獲取列表，請執行簡單的選擇，例如

df[df.Account == "Italy"]["DE"]

0    [Mailand, Florenz]

Answer 2

對於可變數量的變量，字典通常是一個不錯的選擇。

您可以使用collections.defaultdict ：

from collections import defaultdict

d = defaultdict(list)

for row in df.itertuples():
    for i in row._fields[1:-1]:
        d[i+'_'+row.Account].append(getattr(row, i))

結果

defaultdict(list,
            {'DE_Italy': ['Mailand', 'Florenz'],
             'DE_UK': ['London'],
             'DE_World': ['Belgrad'],
             'EN_Italy': ['Milan', 'Florence'],
             'EN_UK': ['London'],
             'EN_World': ['Belgrade'],
             'IT_Italy': ['Milano', 'Firenze'],
             'IT_UK': ['Londra'],
             'IT_World': ['Belgrado']})

說明

• 初始化列表的defaultdict 。
• 迭代數據幀的行，並為每行迭代語言列名。
• 對於內部循環，根據需要附加字典項。

Answer 3

使用堆棧

df.set_index('Account').unstack().groupby(level=[0, 1]).apply(list)

    Account
EN  Italy       [Milan, Florence]
    UK                   [London]
    World              [Belgrade]
DE  Italy      [Mailand, Florenz]
    UK                   [London]
    World               [Belgrad]
IT  Italy       [Milano, Firenze]
    UK                   [Londra]
    World              [Belgrado]
dtype: object


d = df.set_index('Account').ustack().groupby(level=[0, 1]).apply(list)
d.index = d.index.map('_'.join)

d

EN_Italy     [Milan, Florence]
EN_UK                 [London]
EN_World            [Belgrade]
DE_Italy    [Mailand, Florenz]
DE_UK                 [London]
DE_World             [Belgrad]
IT_Italy     [Milano, Firenze]
IT_UK                 [Londra]
IT_World            [Belgrado]
dtype: object

要么

d.to_dict()

{'DE_Italy': ['Mailand', 'Florenz'],
 'DE_UK': ['London'],
 'DE_World': ['Belgrad'],
 'EN_Italy': ['Milan', 'Florence'],
 'EN_UK': ['London'],
 'EN_World': ['Belgrade'],
 'IT_Italy': ['Milano', 'Firenze'],
 'IT_UK': ['Londra'],
 'IT_World': ['Belgrado']}

Answer 4

只是另一種dict理解方法：

accts = df['Account']

langs = [col for col in df.columns if col != 'Account']

result = {'{}_{}'.format(lang, acct): df.loc[df['Account']==acct, lang].tolist() \
          for lang in langs for acct in accts}