Pandas DataFrame以元组作为键和值的字典

Question

我需要以下帮助：

我有一个以下CSV文件，已加载到数据框“ df”中。存在多个区域，每个“名称”对应的“内存”，“ vCPU”和“存储”的值不同。此数据框中有1700行。

我需要创建一个包含以下内容的字典：

键是一个具有两个元素的元组：名称和区域

字典的值是一个元组：Windows按需成本和Linux按需成本

最终，我想创建一个执行以下操作的程序： 用户输入某个CPU，Ram和Storage，程序将对数据进行排序并提取名称，以及如果存在匹配项，则显示该处理器的Windows和Linux价格，否则将拉近该处理器。输入的值。谢谢！

Name    Region  API Memory  vCPUs   Storage Linux   Windows
0   M1 General Purpose Small    US West - NorCal    m1.small    1.7 GiB 1 vCPUs 160 GiB $0.047000 hourly    $0.078000 hourly
1   M1 General Purpose Medium   US West - NorCal    m1.medium   3.75 GiB    1 vCPUs 410 GiB $0.095000 hourly    $0.157000 hourly
2   M1 General Purpose Large    US West - NorCal    m1.large    7.5 GiB 2 vCPUs 840 GiB $0.190000 hourly    $0.314000 hourly
3   M1 General Purpose Extra Large  US West - NorCal    m1.xlarge   15.0 GiB    4 vCPUs 1680 GiB    $0.379000 hourly    $0.627000 hourly
4   C1 High-CPU Medium  US West - NorCal    c1.medium   1.7 GiB 2 vCPUs 350 GiB $0.148000 hourly    $0.228000 hourly

Answer 1

这是创建字典的部分

tempDict = {}

for i in df.index:

    key = (df.at[i, 'Name'] ,df.at[i, 'Region']) #Rename columns accordingly
    value = (df.at[i, 'Windows On-demand cost'] ,df.at[i, 'Linux On demand cost']) #Rename columns accordingly

    dictionary = {key: value}
    tempDict.update(dictionary)

print(tempDict)

Answer 2

我会尝试这样的事情：

outdict = {k: (gdf['Windows On Demand cost'].item(), 
               gdf['Linux On Demand cost'].item())
           for k, gdf in df.groupby(['Name', 'Region'])}