Question

我有一个数据框

Index       Cat        Prod1      Prod2     Prod2
'Pens'   'Writing'     'Red'      'Blue'   'Green'

我正尝试使用to.dict()将该字典放入以下格式：

dic= {'Pens':['Writing',['Red','Blue','Green']]}

这可能吗？

Answer 1

想法将前两列转换为MultiIndex，然后使用dict comprehension：

a = df.set_index(['Index','Cat'])

d = {i: [j, list(v)] for (i, j), v in a.T.items()}
print (d)
{'Pens': ['Writing', ['Red', 'Blue', 'Green']]}

Answer 2

有可能。

第一步是将所有 Prod ... 列“分组”到一个列表中（每行），创建 Prod 列。

node {
    def previousStageDuration = 0
    def currentStageDuration = 0

    previousStageDuration = currentBuild.duration
    currentStageDuration = 0

        timeout(time: 2, unit: 'SECONDS') {
            retry(2) {
                currentStageDuration = currentBuild.duration - previousStageDuration
                // currentStageDuration is in milliseconds
                if(currentStageDuration/1000 >= 2)
                {
                    currentBuild.result = 'ABORTED'
                    error('Timed out. Ideally, the retry attempt should not have happened.')
                }

                parallel(
                          a: {

                            build job: 'Child_Job', 
                            parameters: [
                                string(name: 'Param1', value: 'Val1'),
                                string(name: 'Param2', value: 'Val2')
                            ]
                        )
            }
        }

}

然后：

将索引设置为 Index 列，
仅使用 Cat 和 Prod 列，
再次将它们分组到列表中，
将上述结果转换为字典。

执行此操作的代码是：

df['Prod'] = df.iloc[:, 2:].apply(list, axis=1)

将Dataframe变成字典熊猫

2 个答案: