Question

我的数据类似于下面的image_attr_df数据。我想将值的dict与数据帧中的指定记录列表进行比较，并返回一个dict，其中包含对原始dict唯一的列和值。

所以在这个例子中我将“purch”字典与image_id = [1615,1561]的记录进行比较。我想让我的代码返回：

{('Sleeve', 'Long sleeves')}

现在它返回的是每条记录不同的列和值。有没有人知道如何过滤最终的dict只返回一个只有唯一列和值的字典，（比如上面的例子？）

img_attr_df：

   image_id Neckline         Sleeve Skin_exposure
0       619  V-shape   Long sleeves  Low exposure
1      1615  V-shape  Short sleeves  Low exposure
2      1561    Round  Short sleeves  Low exposure

purch：

   image_id Neckline        Sleeve Skin_exposure
0       619  V-shape  Long sleeves  Low exposure

代码：

def diff_attributes(df_na,dataset,To_compare):
    compared=[]

    for i in To_compare:
        compared.append(set(dataset.loc[:,input_df.columns!='image_id'].to_dict(orient ='records')[0].items())-set(df_na[df_na['image_id']==i].loc[:,input_df.columns!='image_id'].to_dict(orient ='records')[0].items()))

    return compared

input_df=img_attr_df[['image_id','Neckline','Sleeve','Skin_exposure']]
comp_list=[1615,1561]

diff_attributes(input_df,purch,comp_list)

输出：

[{('Sleeve', 'Long sleeves')},
 {('Neckline', 'V-shape'), ('Sleeve', 'Long sleeves')}]

期望的输出：

{('Sleeve', 'Long sleeves')}

Answer 1

我使用isin

稍微更改了您的功能

def diff_attributes(df_na,dataset,To_compare):
    compared=[]
    for i in dataset.columns[1:]:
        if ~dataset[i].isin(df_na.loc[df_na['image_id'].isin(To_compare),i]).any():
            compared.append((i,dataset[i][0]))
    return compared
input_df=df[['image_id','Neckline','Sleeve','Skin_exposure']]
comp_list=[1615,1561]
diff_attributes(input_df,purch,comp_list)
Out[142]: [('Sleeve', 'Longsleeves')]

返回dict和dataframe记录之间的唯一区别

1 个答案: