Question

我创建了一个dicts的字典，其结构是关键是部门（＆＃39; ABC＆＃39;）然后日期（01.08）是关键，值是{product name（ A），单位（0），收入（0）}。这种结构在几个部门仍在继续。请参阅下面的dict打印输出。

'ABC':                                                                   01.08  \


A.         Units           0
                                          Revenue               0
B.         Units           0
                                          Revenue               0
C.         Units           0
                                          Revenue               0
D.         Units           0
                                          Revenue               0

此外，我使用groupby和聚合函数（总和）创建了一个数据框，以获得每个部门每天的单位和收入总和（这是两个级别的聚合，而不是dict中的三个级别 - 日期，部门，产品）。

打印出df，即单位数和总收入的汇总，结果为：

print df.ix['ABC']

                        Total Overall Units  \
dates
2016-08-01                   2
2016-08-02                   0
2016-08-03                   2
2016-08-04                   1
2016-08-22                   2

                       Total Overall Revenue \
dates
2016-08-01              20
2016-08-02              500
2016-08-03              39
2016-08-04              50

我目前最终有两个单独的对象，我想合并/追加这些对象，以便将总单位和总收入添加到正确位置的dict末尾（即映射到正确的部门和日期）。目前我正在打印dict，然后单独打印数据框pd.to html由部门＆＃39;所以我留下了两张单独的桌子。它们不仅是分开的，而且从df创建的表也只有少一列，因为它们的分组不同。

'ABC':
                         01.08  |  02.08  |   03.08  |   04.08
A       Total Units        0         0          0          0
        Total Revenue      0         0          0          0
B       Total Units        0         0          0          0
        Total Revenue      0         0          0          0 
C       Total Units        0         0          0          0
        Total Revenue      0         0          0          0
D       Total Units        0         0          0          0
        Total Revenue      0         0          0          0
     Total Overall Units   0         0          0          0
     Total Overall Revenue 0         0          0          0

我可以通过部门名称＆＃39;？
最终目标是将这两个数据对象合并为一个统一的数据对象，或者将对象字面对齐以便于阅读。

有什么想法吗？

Answer 1

跳至问题2：我建议使用单个数据帧来存储您的所有信息。与将字典数据保存在dicts字典中相比，使用起来要容易得多。将日期设置为主索引，并为每个字段使用单独的列（'deptA-revenue'）或使用多索引。然后，您可以将每日总计作为列存储在同一数据框中。

Answer 2

要按所需顺序打印，您需要转置行和列。日期字典中的列。这样做可能最容易排成行。这使得您提到的第二个对象变得不必要。除了格式化之外，这样的东西应该有效：

for dept, dates in df.items():

    # Transpose the rows and columns into two new dictionaries
    # called units and revenue.  At the same time, total the
    # units and revenue into two new "zztotal" entries.

    units = { "zztotal" : {}}
    revenues = { "zztotal" : {}}
    for date, products in dates.items():
        for product, stats in products.items():
            name = stats["name"]

            if not name in units:
                units[name] = {}
                revenues[name] = {}
            units[name][date] = stats["units"]
            revenue[name][date] = stats["revenue"]

            if not date in units["zztotal"]:
                units["zztotal"][date] = 0
                revenue["zztotal"][date] = 0
            units["zzotal"][date] += stats["units"]
            revenue["zzotal"][date] += stats["revenue"}

    # At this point we are ready to print the transposed
    # dictionaries.  Work is needed to line up the columns
    # so the printout is attractive.

    print dept
    print sorted(dates.keys())
    for name, dates in sorted(units.items()):
        if name != "zztotal":
            print name, "Total Units", [
                units[date] for date in sorted(dates)]
            print "Total Revenue", [
                revenue[date] for date in sorted(dates)]
        else:
            print "Total Overall Units", [
                units[date] for date in sorted(dates)]
            print "Total Overall Revenue", [
                revenue[date] for date in sorted(dates)]

将数据框附加到dict

2 个答案: