Pandas，將csv文件讀入字典

Question

有沒有一種方法可以在字典中讀取 CSV 文件，以便元組中的自定義行是鍵，而 rest （元組中）是值？

這是一個示例表：

A |B |C |D |E
--------------
0 |0 |0 |5 |1
0 |1 |0 |2 |8
1 |0 |0 |5 |7
1 |1 |0 |3 |7
0 |0 |1 |9 |0

結果：

dictionary[(A,B,C)] = (D, E)
print(dictionary[(0,0,0)]) # (5,1)

有沒有一種有效的方法來實現這一目標？

Answer 1

考慮到 pandas dataframe df ：

 A  B  C  D  E
 0  0  0  5  1
 0  1  0  2  8
 1  0  0  5  7
 1  1  0  3  7
 0  0  1  9  0

讓我們將zip列A, B, C和D, E放在一起，並在 dict 理解中制作元組的鍵值對：

k, v = ['A', 'B', 'C'], ['D', 'E']
dct = {tuple(x): tuple(y) for x, y in zip(df[k].to_numpy(), df[v].to_numpy())}

結果：

{(0, 0, 0): (5, 1),
 (0, 1, 0): (2, 8),
 (1, 0, 0): (5, 7),
 (1, 1, 0): (3, 7),
 (0, 0, 1): (9, 0)}

Answer 2

我不確定這是否是最好的解決方案，但它有效：

pd.concat([df[['A', 'B', 'C']].apply(tuple, 1),
           df[['D', 'E']].apply(tuple, 1)], axis=1)\
  .set_index(0)[1].to_dict()
#{(0, 0, 0): (5, 1), (0, 1, 0): (2, 8), (1, 0, 0): (5, 7), 
# (1, 1, 0): (3, 7), (0, 0, 1): (9, 0)}