利用Pandas DataFrame创建嵌套字典的实用指南

本文详细介绍了如何将扁平化的pandas dataframe转换为嵌套字典结构，以实现基于多级键的快速数据查询。通过深入讲解`pd.dataframe.pivot`方法的应用，以及如何结合`to_dict()`进行最终转换，我们提供了一个高效且优雅的解决方案，避免了传统方法中因键重复而导致的限制，并附带了完整的代码示例。

在数据处理和分析中，我们经常需要将表格形式的数据（如Pandas DataFrame）转换为更具层次感的结构，例如嵌套字典，以便于通过多级键进行高效的数据查找。本文将介绍如何利用Pandas库的强大功能，特别是pivot方法，将一个扁平的DataFrame转换成所需的嵌套字典格式。

理解问题与传统方法的局限

假设我们有一个包含团队、类型（X或Y）和百分比信息的DataFrame，其结构如下：

我们的目标是创建一个嵌套字典，其格式为 {'TeamName': {'X_or_Y_Type': 'Percentage'}}，例如 {'A':{'X':'80%', 'Y':'20%'}, ...}。这样，我们就可以通过 my_dict['A']['X'] 快速获取相应的值。

初学者可能会尝试使用Python的 zip 和 dict 构造函数，例如 dict(zip(list1, dict(zip(list2, list3))))。然而，这种方法存在一个核心限制：Python字典的键必须是唯一的。在上述场景中，如果直接将 "X or Y" 列作为内层字典的键，或者将 "Team" 列作为外层字典的键，当这些列中存在重复值时（例如，Team A同时有X和Y），直接转换会导致信息丢失，因为重复的键会被后续的值覆盖。

解决方案：利用 pd.DataFrame.pivot

Pandas的 pivot 方法是解决这类问题的理想工具。它允许我们根据一个或多个列的值来重塑DataFrame，将行转换为列，或者将列转换为行，并指定填充单元格的值。

pivot 方法的基本语法是 df.pivot(index=None, columns=None, values=None)：

• index: 用于构建新DataFrame索引的列名。
• columns: 用于构建新DataFrame列名的列名。
• values: 用于填充新DataFrame单元格的列名。

为了实现 {'TeamName': {'X_or_Y_Type': 'Percentage'}} 这样的嵌套结构，我们需要将 Team 作为外层键，X or Y 作为内层键，Percentage 作为最终值。

首先，让我们创建示例DataFrame：

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import pandas as pd

data = {
    'Team': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
    'X or Y': ['X', 'Y', 'X', 'Y', 'X', 'Y'],
    'Percentage': ['80%', '20%', '70%', '30%', '60%', '40%']
}
df = pd.DataFrame(data)
print("原始DataFrame:")
print(df)

接下来，使用 pivot 方法重塑DataFrame。为了让 Team 成为最终字典的外层键（对应于 to_dict() 转换后的主键），我们需要让它成为 pivot 结果的列。而 X or Y 则需要成为内层键，所以它将是 pivot 结果的索引。Percentage 自然是值。

# 使用pivot重塑DataFrame
# index='X or Y' 会让 X 和 Y 成为新DataFrame的行索引
# columns='Team' 会让 A, B, C 成为新DataFrame的列名
# values='Percentage' 会用百分比填充单元格
pivoted_df = df.pivot(index='X or Y', columns='Team', values='Percentage')
print("\n重塑后的DataFrame (pivoted_df):")
print(pivoted_df)

输出的 pivoted_df 将会是这样的：

Team      A    B    C
X or Y
X       80%  70%  60%
Y       20%  30%  40%

这个重塑后的DataFrame已经非常接近我们想要的结构了。它的列名是团队名称，行索引是X或Y类型，单元格中是百分比。

最终转换：to_dict()

一旦DataFrame被正确地 pivot，我们就可以使用 to_dict() 方法将其转换为字典。to_dict() 方法有多种参数可以控制转换的格式，但对于这种列名作为外层键的结构，默认的 to_dict() 行为通常是最佳选择。

# 将重塑后的DataFrame转换为嵌套字典
nested_dict = pivoted_df.to_dict()
print("\n最终的嵌套字典:")
print(nested_dict)

最终输出的 nested_dict 将是：

{'A': {'X': '80%', 'Y': '20%'}, 'B': {'X': '70%', 'Y': '30%'}, 'C': {'X': '60%', 'Y': '40%'}}

这正是我们所期望的结构。

完整示例代码

import pandas as pd

# 1. 准备原始DataFrame
data = {
    'Team': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
    'X or Y': ['X', 'Y', 'X', 'Y', 'X', 'Y'],
    'Percentage': ['80%', '20%', '70%', '30%', '60%', '40%']
}
df = pd.DataFrame(data)

print("--- 原始DataFrame ---")
print(df)
print("-" * 30)

# 2. 使用 pivot 方法重塑DataFrame
# index='X or Y' 设定内层键（行索引）
# columns='Team' 设定外层键（列名）
# values='Percentage' 设定字典的值
pivoted_df = df.pivot(index='X or Y', columns='Team', values='Percentage')

print("\n--- 重塑后的DataFrame ---")
print(pivoted_df)
print("-" * 30)

# 3. 将重塑后的DataFrame转换为嵌套字典
nested_dict = pivoted_df.to_dict()

print("\n--- 最终的嵌套字典 ---")
print(nested_dict)
print("-" * 30)

# 4. 验证数据访问
print(f"\n访问 'A' 队的 'X' 百分比: {nested_dict['A']['X']}")
print(f"访问 'C' 队的 'Y' 百分比: {nested_dict['C']['Y']}")

注意事项与总结

1. 唯一性要求：pivot 方法要求 index 和 columns 列的组合必须是唯一的。如果存在重复的 (index, columns) 组合，pivot 将会报错。如果你的数据可能存在重复组合，并且你需要聚合这些重复值（例如求和、平均值），那么应该使用 pivot_table 而非 pivot。
2. 数据类型：在示例中，百分比被存储为字符串（例如 '80%'）。如果需要进行数值计算，应在转换前或转换后将这些字符串转换为数值类型（例如浮点数）。
3. 灵活性：pivot 方法非常灵活。通过调整 index 和 columns 参数，你可以生成不同层次结构的嵌套字典。例如，如果想让 'X or Y' 成为外层键，'Team' 成为内层键，只需互换 index 和 columns 的值即可。

通过掌握 pd.DataFrame.pivot 方法，我们可以高效、优雅地将扁平的表格数据转换为复杂的嵌套字典结构，极大地提高了数据访问和处理的便利性，尤其适用于需要多级索引查询的场景。

以上就是利用Pandas DataFrame创建嵌套字典的实用指南的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！