我正在使用Pyomo,并且尝试输入一些参数的4-D数据。
我在Excel电子表格中保存了如下数据:
可以在此处找到原始数据的链接:
我想用Python导入数据,并将元组中的每个列索引和标头值作为字典的键,并将值作为字典的值。
基本上,预期输出应如下所示:
p = {('Heat', 'Site 1', 1, 1): 14,
('Heat', 'Site 1', 1, 2): 16,
('Heat', 'Site 1', 1, 3): 10,
('Heat', 'Site 1', 2, 1): 13,
('Heat', 'Site 1', 2, 2): 13,
('Heat', 'Site 1', 2, 3): 13,
('Cool', 'Site 1', 1, 1): 5,
('Heat', 'Site 1', 1, 2): 6,
...
('Elec', 'Site 2', 2, 1): 11,
('Elec', 'Site 2', 2, 2): 15,
('Elec', 'Site 2', 2, 3): 15}
我的想法是先使用熊猫导入excel文件,然后再使用to_dict
方法。
我的工作如下:
import pandas as pd
Loads = pd.read_excel("Time_series_parameters.xlsx", index_col=[0,1], header = [0,1])
这很好用,我能够获得一个带有两个索引列和两个标题行的数据框:
Heat Cool Elec Heat Cool Elec
Time Site 1 Site 1 Site 1 Site 2 Site 2 Site 2
1 1 14 5 13 10 20 14
2 16 6 11 10 14 10
3 10 7 14 11 18 11
2 1 13 8 14 20 19 11
2 13 7 11 14 15 15
3 13 6 13 12 19 15
但是,我从那里尝试达到预期结果的任何操作都失败了……to_dict
方法中的所有设置都没有给我预期的结果。
因此,如果有人可以在这里提供帮助,我将不胜感激。
答案 0 :(得分:1)
我对此的解决方案是:
import pandas as pd
Loads = pd.read_excel("Time_series_parameters.xlsx", index_col=[0, 1], header=[0, 1])
out = {}
for index, inner in Loads.iteritems():
for sec_index, value in inner.iteritems():
out[index[0], index[1], sec_index[0], sec_index[1]] = value
结果输出为:
{('Heat', 'Site 1', 1, 1): 14,
('Cool', 'Site 1', 1, 1): 5,
('Elec', 'Site 1', 1, 1): 13,
('Heat', 'Site 2', 1, 1): 10,
('Cool', 'Site 2', 1, 1): 20,
('Elec', 'Site 2', 1, 1): 14,
('Heat', 'Site 1', 1, 2): 16,
('Cool', 'Site 1', 1, 2): 6,
('Elec', 'Site 1', 1, 2): 11,
('Heat', 'Site 2', 1, 2): 10,
...
答案 1 :(得分:0)
我还找到了另一个答案,该答案实际上使用其他pandas
功能可以达到相同的结果。该代码可以在下面看到:
Loads = pd.read_excel("Time_series_parameters.xlsx", sheet_name = "Loads", index_col=[0,1], header=[0, 1])
Loads = Loads.stack().stack()
Loads = Loads.reorder_levels([3,2,0,1])
p = Loads.to_dict()
输出再次如下所示:
{('Cool', 'Site 1', 1, 1): 18,
('Elec', 'Site 1', 1, 1): 18,
('Heat', 'Site 1', 1, 1): 19,
('Cool', 'Site 2', 1, 1): 17,
...