从 DataFrame、Pandas、Python 创建字典答案

【问题标题】：Dictionary Creation from DataFrame, Pandas, Python从 DataFrame、Pandas、Python 创建字典
【发布时间】：2015-10-29 03:07:05
【问题描述】：

我想创建一个字典，其中键是状态名称，值是与状态对应的所有计数的总和。

数据帧示例

State         Count
California    100
Colorado      100
California    54
Colorado      9254

我正在尝试使用以下内容，但不确定如何在其中包含 sum 函数，也不确定我是否应该在这里使用 zip 方法：

df_dict = dict(zip(df.State, df.Count))
print df_dict

【问题讨论】：

【解决方案1】：

在数据框中按组计算总和，然后选择'Count' 列并使用to_dict() 将结果系列转换为字典：

df_dict = df.groupby('State').agg('sum')['Count'].to_dict()
print df_dict

如果您在 df 中的列比您可能想要做的那两个多

df[['State','Count']].groupby('State').agg('sum')['Count'].to_dict()

避免计算所有列的总和。

编辑：

正如 EdChum 建议的那样，.agg('sum') 可以缩短为 .sum()，这会给你同样的结果。

【讨论】：

完美，不确定是否需要 ['Count']。除非我错过了什么？ @Pekka
需要从生成的 DataFrame 中选择第一列（仅在这种情况下）。不带它试试。你会得到一个嵌套字典。在这种情况下，您想要的结果在 Count 键中。
所以当我们使用 ['Count'] 选择时，我们得到的是 Series 而不是 DataFrame。然后我们将 Series（不是 DataFrame）转换为字典。请注意，DataFrames 也可以使用to_dict() 转换为字典，但结果不同（嵌套字典）。请参阅：pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/… 和 pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/…
我认为这里不需要agg

【解决方案2】：

这将无法正常工作，因为 dict 构造函数将替换每个 state 的值，而不是求和。它不是单行的，而是：

from collections import Counter

df_dict = Counter()
for state, count in zip(df.State, df.Count):
    df_dict[state] += count

将为您提供总计数，Counter 类具有一些可能对计数字典有用的额外功能。

【讨论】：