pandas.dataframe 到 orderedDictionary：使用传递的参数来指定键列名称，而不是显式编写它答案

【问题标题】：pandas.dataframe to orderedDictionary: using a passed argument to specify the key column name instead of explicitly writing itpandas.dataframe 到 orderedDictionary：使用传递的参数来指定键列名称，而不是显式编写它
【发布时间】：2018-03-20 12:47:53
【问题描述】：

基于此answer 我想编写一个函数将csv 加载到OrderedDict() 中，但我不知道如何解决将键列名称作为字符串传递而不是手动声明它？这是我的代码，它会更清楚：

dic_key = 'uniqueID'
df.dic_key #this gives AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'dic_key'

而不是df.uniqueID，其中uniqueID 是我们想要将其用作键的列的名称

这里是完整的代码：

def csv_to_OrderedDic1(path, dic_key='uniqueID'):
    '''

    Parameters:
        dic_key: the name of the column to be used as the dictionary key

    '''
    df = pd.DataFrame.from_csv(path, sep='\t', header=0)
    # Get an unordered dictionary
    unordered_dict = df.set_index(dic_key).T.to_dict('list')
    # Then order it
    ordered_dict = OrderedDict((k,unordered_dict.get(k)) for k in df.dic_key)
    return ordered_dict

【问题讨论】：

标签： python pandas dictionary dataframe ordereddictionary

【解决方案1】：

我认为更好的是使用read_csv 和选择列[] 而不是点符号：

def csv_to_OrderedDic1(path, dic_key='uniqueID'):
    '''

    Parameters:
        dic_key: the name of the column to be used as the dictionary key

    '''
    df = pd.read_csv(path, sep='\t', header=0)
    # Get an unordered dictionary
    unordered_dict = df.set_index(dic_key).T.to_dict('list')
    # Then order it
    ordered_dict = OrderedDict((k,unordered_dict.get(k)) for k in df[dic_key])
    return ordered_dict

使用zip 并删除drop 的列的另一种解决方案：

def csv_to_OrderedDic1(path, dic_key='uniqueID'):
    '''

    Parameters:
        dic_key: the name of the column to be used as the dictionary key

    '''
    df = pd.read_csv(path, sep='\t', header=0)
    L = zip(df[dic_key], df.drop(dic_key, 1).values.tolist())
    ordered_dict = OrderedDict(L)
    return ordered_dict

【讨论】：