遍历字典列表并 1) 将流值与流列元素进行比较 2) 如果匹配，则附加一个带有数据的新列表答案

【问题标题】：loop through a dictionary list and 1) compare a flow value to the flow column element 2) if it matches then append a new list with data遍历字典列表并 1) 将流值与流列元素进行比较 2) 如果匹配，则附加一个带有数据的新列表
【发布时间】：2019-03-12 08:20:59
【问题描述】：

我有一个数据框

Sensor_Data_df={"Sensor" :[2306,2305,2304,2303,2302 ], "Time" :   [3.06,5.17,6.89,6.83,6.83], "Flow": [60,69,66,104,60]}

我需要遍历一个列表并将流值与流列元素进行比较，如果匹配，则将传感器数据附加到一个新列表中。有数千行数据，但只有 127 个流。所以看起来嵌套循环似乎很合适，但我是 pandas 和 Python 的新手。

目标是创建一个新的字典列表如下：

flows_df={"60":[2306,2302],"66":[2304],"69":[2305],"104":[2303]}

我需要这样的东西，但无法获得 if 语句，因此我可以比较一个值：

dfc = pd.DataFrame({'A':['aaa','bbb','ccc'],'B':[1,2,3]})
print(dfc)

numrows=len(dfc.loc[:,'A'])

print("The number of elements is " + str(numrows))

z_list=[]
ilist=[0,1,2]
i=0
for i in range(len(dfc['A'])):
#   if dfc[i,'A']==ilist.value()

z_list.append(dfc.loc[:,'B'])

print("____")
print(z_list)

【问题讨论】：

您能否提供一个给定输出所需输出的示例？就目前而言，很难看出dfc 与Sensor_Data_df 的关系如何，并且根据您的描述，当您提供与多个Flow 值相对应的元素时，尚不清楚预期的结果是什么（对于您给定的示例，这将是 60）。

标签： python pandas loops dictionary dataframe

【解决方案1】：

您可以通过在流列上使用.isin() 来测试ilist 中的流，而不是循环遍历DataFrame（效率低下，通常在使用pandas 时应避免）。

在您的示例中，A 列中的相关值可以这样提取：

dfc.loc[dfc['B'].isin(ilist), 'A']

【讨论】：

【解决方案2】：

如果你让df = pd.DataFrame(Sensor_Data_df)，那么你可以这样做

df.groupby('Flow').Sensor.apply(list).to_dict()

对于您的示例数据：

In [164]: df
Out[164]:
   Sensor  Time  Flow
0    2306  3.06    60
1    2305  5.17    69
2    2304  6.89    66
3    2303  6.83   104
4    2302  6.83    60

In [165]: df.groupby('Flow').Sensor.apply(list).to_dict()
Out[165]: {60: [2306, 2302], 66: [2304], 69: [2305], 104: [2303]}

一个可能也适合您的数据大小的纯 Python 解决方案（除非是紧密循环的一部分）并为您节省对 pandas 的依赖

from collections import defaultdict

sensors_by_flow = defaultdict(list)
for flow, sensor in zip(Sensor_Data_df['Flow'], Sensor_Data_df['Sensor']):
    sensors_by_flow[flow].append(sensor)

【讨论】：