将多级索引数据框转换为嵌套字典

【问题标题】：Transform multi level index dataframe into nested dictionary将多级索引数据框转换为嵌套字典
【发布时间】：2020-07-31 15:15:34
【问题描述】：

我有这个 2 级索引数据框。我想从此数据框创建一个嵌套字典。

                total_prob
SubType Type              
AAA     A>C   7.393806e-07
        A>G   4.823150e-06
        A>T   9.559154e-07
AAC     A>C   6.728159e-07
        A>G   1.772496e-06
        A>T   9.689872e-07
AAG     A>C   1.637682e-06
        A>G   5.986134e-06
        A>T   1.721770e-06

示例输出：

{'AAA':{'A>C': 7.393806e-07, 'A>G': 4.823150e-06, 'A>T': 9.559154e-07}, 'AAC':{'A>C': 6.728159e-07, 'A>G': 1.772496e-06, 'A>T': 9.689872e-07}, 'AAG':{'A>C': 1.637682e-06, 'A>G': 5.986134e-06, 'A>T': 1.721770e-06}

我该怎么做？

【问题讨论】：

标签： python dataframe dictionary nested

【解决方案1】：

试试这个。假设你的数据框是df

SubType Type  total_prob
0     AAA  A>C           2
1     NaN  A>G           3
2     NaN  A>T           4
3     AAC  A>C           5
4     NaN  A>G           6
5     NaN  A>T           7
6     AAG  A>C           8
7     NaN  A>G           9
8     NaN  A>T          10

你可以ffill用forward方法填充缺失值。下一个groupby并制作json输出。

df = df.fillna(method="ffill")   
res = df.groupby(["SubType"]).apply(lambda x: dict(zip(list(x.Type),list(x.total_prob)))).to_json(orient="index")

输出

'{"AAA":{"A>C":2,"A>G":3,"A>T":4},"AAC":{"A>C":5,"A>G":6,"A>T":7},"AAG":{"A>C":8,"A>G":9,"A>T":10}}'

【讨论】：