将 collections.Counters 的组合频率从数据帧多索引转换为字符串答案

【问题标题】：Converting collections.Counters of combinations frequency from dataframe multi-index into string将 collections.Counters 的组合频率从数据帧多索引转换为字符串
【发布时间】：2021-07-09 16:12:54
【问题描述】：

想请教一些关于如何正确执行此操作的建议。我是 python 新手。

最初我想找出多索引组合的计数器/频率。我尝试了几种方法，例如循环、itertuples、iterrows 等，我意识到最快和最少开销是使用 collections.Counter

但是，它返回多索引索引组合的元组列表作为计数器字典键。元组的键使得后续处理变得困难。

因此，我正在研究如何将它们变成带有分隔符的字符串，以便之后的处理更易于管理。

例如下面这个多索引：

# testing
def testing():
    testing_df = pd.read_csv("data/testing.csv", float_precision="high")
    testing_df = testing_df.set_index(["class", "table", "seat"]).sort_index()
    print("\n1: \n" + str(testing_df.to_string()))

    print("\n2 test: \n" + str(testing_df.index))
    occurrences = collections.Counter(testing_df.index)

    print("\n3: \n" + str(occurrences))

输出：

1: 
                    random_no
class   table seat           
Emerald 1     0         55.00
Ruby    0     0         33.67
              0         24.01
              1         87.00
Topaz   0     0         67.00

2 test: 
MultiIndex([('Emerald', 1, 0),
            (   'Ruby', 0, 0),
            (   'Ruby', 0, 0),
            (   'Ruby', 0, 1),
            (  'Topaz', 0, 0)],
           names=['class', 'table', 'seat'])

3: 
Counter({('Ruby', 0, 0): 2, ('Emerald', 1, 0): 1, ('Ruby', 0, 1): 1, ('Topaz', 0, 0): 1})

从3）我们可以看出，它返回不同数据类型的元组中的组合作为dict键，处理起来很困难。

我尝试将它分开或使其成为字符串，以便处理它更容易。

尝试以下错误：

x = "|".join(testing_df.index)
print(x)

 x = "|".join(testing_df.index)
TypeError: sequence item 0: expected str instance, tuple found

以下有错误

x = "|".join(testing_df.index[0])
print(x)

 x = "|".join(testing_df.index[0])
 TypeError: sequence item 1: expected str instance, numpy.int64 found

基本上，它是：

我在计算 collections.Counter 或之前将组合变成字符串
将其制成 collections.Counter 后，其中所有众多键都是元组并将这些键转换为字符串

请问我该如何正确执行此操作？

非常感谢！

【问题讨论】：

标签： python pandas dictionary collections multi-index

【解决方案1】：

我可以为2.提供一个解决方案，将键元组转换为字符串：

from collections import Counter
# recreate your problem
occurrences = Counter([('Ruby', 0, 0),
    ('Ruby', 0, 0),
    ('Emerald', 1, 0),
    ('Ruby', 0, 1),
    ('Topaz', 0, 0)])

# convert tuple keys to string keys
new_occurrences = {'|'.join(str(index) for index in key) : value for key,value in occurrences.items()}
print(new_occurrences)

{'Ruby|0|0': 2, 'Emerald|1|0': 1, 'Ruby|0|1': 1, 'Topaz|0|0': 1}

Counter 是dict 的子类，因此您可以使用 dict-comprehensions 和 .items() 等花哨的东西同时循环键和值。

根据您打算如何进一步处理数据，将计数器的结果转换为pandas DataFrame 可能更有用。仅仅是因为pandas 提供了更多更简单的处理功能。

方法如下：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'class': [k[0] for k in occurrences.keys()],
    'table': [k[1] for k in occurrences.keys()],
    'seat': [k[2] for k in occurrences.keys()],
    'counts': [v for _,v in occurrences.items()]})
df.head()

     class  table  seat  counts
0     Ruby      0     0       2
1  Emerald      1     0       1
2     Ruby      0     1       1
3    Topaz      0     0       1

【讨论】：