如何將 pandas 數據幀（系列）轉換為字典

Question

請幫助操作 dataframe pandas。

我有這樣的查詢和 pandas 一個日期框：

    sql_query = pd.read_sql_query(query, connection)
    df = pd.DataFrame(sql_query, columns=['id', 'w_id', 'w_date_from', 'w_date_to', 'br_id'])
    df['w_date_from'] = pd.to_datetime(df['w_date_from'].dt.tz_convert('Europe/Moscow'))
    df['w_date_from'] = df['w_date_from'].dt.strftime('%H:%M')
    df['w_date_to'] = df['w_date_to'].dt.day_name()

    df = df.groupby(
        ['w_date_to', 'w_date_from']
    )['br_id', 'w_id'].agg(['nunique']).rename_axis(['weekday', 'time'])
    df['percent'] = df['br_id'] / df['w_id']
    del df['br_id']
    del df['w_id']
    print(df)

這段代碼的結果是這樣的：

                   percent
                          
weekday   time            
Friday    07:40   9.666667
          09:30   7.000000
          10:30   9.750000
...                    ...
Wednesday 15:10   6.833333
          16:30  14.166667
          18:30  26.166667

[81 rows x 1 columns]

我需要做出這樣的結果：

"weekday_time": {
        "Friday": {
            "07:40": 7.67,
            "09:30": 8.0,
            "10:30": 5.0
        },
        
        ...

        "Wednesday": {
            "10:30": 14.0,
            "11:50": 8.43,
            "13:00": 12.5
        }
    },

Answer 1

您可以使用 pandas 的內置to_dict()方法。

要將您的多級索引轉換為您想要的格式，如果有兩個級別，您可以首先使用 unstack unstack()將該系列轉換為 dataframe 。

您希望第一級是天，第二級是小時，因此您必須取消堆疊第 0 級而不是 -1 級。

以下應該可以解決問題：

df["percent"].unstack(level=0).to_dict()