Question

我有一个数据框df

id      price      date         zipcode
u734    8923944    2017-01-05   AERIU87
uh72    9084582    2017-07-28   BJDHEU3
u029    299433     2017-09-31   038ZJKE

我想创建一个具有以下结构的字典

{'id': xxx, 'data': {'price': xxx, 'date': xxx, 'zipcode': xxx}}

到目前为止我做了什么

ids = df['id']
prices = df['price']
dates = df['date']
zips = df['zipcode']
d = {'id':idx, 'data':{'price':p, 'date':d, 'zipcode':z} for idx,p,d,z in zip(ids,prices,dates,zips)}
>>> SyntaxError: invalid syntax

但是我得到了上面的错误。

使用

执行此操作的正确方法是什么？

list comprehension

OR

pandas .to_dict（）

奖励积分：算法的复杂程度是多少，是否有更有效的方法可以做到这一点？

Answer 1

我建议列表理解。

v = df.pop('id')
data = [
   {'id' : i, 'data' : j} 
   for i, j in zip(v, df.to_dict(orient='records'))
]

或紧凑版，

data = [dict(id=i, data=j) for i, j in zip(df.pop('id'), df.to_dict(orient='r'))]

请注意，如果您在表达式中弹出id，则将成为zip的第一个参数。

print(data)
[{'data': {'date': '2017-09-31',
   'price': 299433,
   'zipcode': '038ZJKE'},
  'id': 'u029'},
 {'data': {'date': '2017-01-05',
   'price': 8923944,
   'zipcode': 'AERIU87'},
  'id': 'u734'},
 {'data': {'date': '2017-07-28',
   'price': 9084582,
   'zipcode': 'BJDHEU3'},
  'id': 'uh72'}]

如何从pandas数据框创建一个dicts的字典？

1 个答案: