熊猫数据框的递归字典

Question

我有一个这样的Pandas DataFrame：

index   0   1   2
    0   a   a   0.2
    1   a   a   0.4
    0   a   b   0.4
    1   a   b   0.7

我想要创建一个字典，以便通过列2和0轻松访问列1，如下所示：

{(a, a): pd.Series(data=[0.2, 0.4], index=[0, 1]),
 (a, b): pd.Series(data=[0.4, 0.7], index=[0, 1])}

您如何进行这种转换？

Answer 1

将groupby对象转换为系列字典的字典：

d = dict(tuple(df.groupby([0,1])[2]))

或使用字典理解：

d = {k: v[2] for k, v in df.groupby([0,1])}

---

print (d[('a','a')])
0    0.2
1    0.4
Name: 2, dtype: float64

Answer 2

尝试：

df.groupby([0,1]).agg(list).to_dict('index')

{('a', 'a'): {'index': [0, 1], '2': [0.2, 0.4]},
 ('a', 'b'): {'index': [0, 1], '2': [0.4, 0.7]}}