Python重复数据删除记录 - 重复数据删除

Question

我想使用https://github.com/datamade/dedupe来重复删除python中的一些记录。看看他们的例子

data_d = {}
for row in data:
    clean_row = [(k, preProcess(v)) for (k, v) in row.items()]
    row_id = int(row['id'])
    data_d[row_id] = dict(clean_row)

与例如字典相比，字典消耗了相当多的内存。由pandas从pd.Datafrmae创建的字典，甚至是普通的pd.Dataframe。

如果需要这种格式，我如何有效地将pd.Dataframe转换为这样的字典？

修改

pandas生成的示例

{'column1': {0: 1389225600000000000,
  1: 1388707200000000000,
  2: 1388707200000000000,
  3: 1389657600000000000,....

重复数据删除所需的示例

{'1': {column1: 1389225600000000000, column2: "ddd"},
 '2': {column1: 1111, column2: "ddd} ...}

Answer 1

df.to_dict(orient='index')似乎会产生您正在寻找的代表：

导入pandas

data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
columns = ['a', 'b', 'c']

df = pandas.DataFrame(data, columns=columns)

df.to_dict(orient='index')

结果

{0: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}, 1: {'a': 4, 'b': 5, 'c': 6}}

Answer 2

您可以尝试这样的事情：

df = pd.DataFrame({'A': [1,2,3,4,5], 'B': [6,7,8,9,10]})
A   B
0  1   6
1  2   7
2  3   8
3  4   9
4  5  10

print(df.T.to_dict())
{0: {'A': 1, 'B': 6}, 1: {'A': 2, 'B': 7}, 2: {'A': 3, 'B': 8}, 3: {'A': 4, 'B': 9}, 4: {'A': 5, 'B': 10}}

这与@chthonicdaemon回答中的输出相同，所以他的回答可能更好。我正在使用pandas.DataFrame.T来转置索引和列。

Answer 3

不需要python字典，只需要一个允许按列名索引的对象。即row['col_name']

所以，假设data是一个pandas数据帧应该只能做：

data_d = {}
for row_id, row in data.iterrows():
    data_d[row_id] = row

也就是说，python dicts的内存开销不会是你在重复数据删除中遇到内存瓶颈的地方。