通过熊猫将具有多个列索引和标题行的Excel放入Python字典

时间:2019-08-19 15:42:46

标签: python excel pandas pyomo

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:

Image

可以在此处找到原始数据的链接:

Link to spreadsheet

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。

2 个答案:

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,
...
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