另一个新手熊猫问题.我想将DataFrame转换为字典,但其方式与DataFrame.to_dict()函数提供的方式不同.按示例说明：
df = pd.DataFrame({‘co’:[‘DE’,’DE’,’FR’,’FR’],
‘tp’:[‘Lake’,’Forest’,’Lake’,’Forest’],
‘area’:[10,20,30,40],
‘count’:[7,5,2,3]})
df = df.set_index([‘co’,’tp’])
之前：
area count
co tp
DE Lake 10 7
Forest 20 5
FR Lake 30 2
Forest 40 3
{(‘DE’, ‘Lake’, ‘area’): 10,
(‘DE’, ‘Lake’, ‘count’): 7,
(‘DE’, ‘Forest’, ‘area’): 20,
…
(‘FR’, ‘Forest’, ‘count’): 3 }
dict键应该是由索引行列标题组成的元组,而dict值应该是单独的DataFrame值.对于上面的例子,我设法找到了这个表达式：
after = {(r[0],r[1],c):df.ix[r,c] for c in df.columns for r in df.index}
如何推广此代码以适用于具有N级(而不是2级)的MultiIndices？
感谢DSM’s answer,我发现我实际上只需要使用元组连接r(c,),我上面的二维循环变为N维：
after = {r + (c,): df.ix[r,c] for c in df.columns for r in df.index}
Original: https://blog.csdn.net/weixin_39886547/article/details/114910593
Author: weixin_39886547
Title: python dataframe index 两维_python – Pandas：使用MultiIndex将DataFrame转换为dict
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