数据帧到frozenset答案

【问题标题】：dataframe to frozenset数据帧到frozenset
【发布时间】：2018-02-13 14:35:15
【问题描述】：

我想将数据框转换为冻结集并将数据框列保留在冻结集中。

例子

x=pd.DataFrame(data=dict(sample=["A","B","C"],lane=[1,1,2]))
>>> x
   lane sample
0     1      A
1     1      B
2     2      C

我想要一些东西：

x2= {frozenset({("sample", "A"), ("lane", 1)}),
    frozenset({("sample", "B"), ("lane", 1)}),
    frozenset({("sample", "C"), ("lane", 2)})}

>>> x2
{frozenset({('sample', 'B'), ('lane', 1)}), frozenset({('sample', 'A'), ('lane', 1)}), frozenset({('lane', 2), ('sample', 'C')})}

我试过x.apply(frozenset,1)，但它给了我：

0    (1, A)
1    (1, B)
2    (C, 2)
dtype: object

任何帮助都会很有用。谢谢

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe frozenset

【解决方案1】：

您可以使用pd.DataFrame.to_dict 将您的数据框转换为您需要的records 格式：

x.to_dict('records')

# [{'sample': 'A', 'lane': 1}, 
#  {'sample': 'B', 'lane': 1}, 
#  {'sample': 'C', 'lane': 2}]

由于这会生成一个列表，因此您可以将 frozenset 映射到该列表，如下所示：

# using abbreviation 'r' instead of 'records'
map(lambda y: frozenset(y.iteritems()), x.to_dict('r'))

# [frozenset([('sample', 'A'), ('lane', 1)]), 
#  frozenset([('sample', 'B'), ('lane', 1)]), 
#  frozenset([('sample', 'C'), ('lane', 2)])]

或者，使用集合推导，如果您的输出应该是一组frozensets：

{frozenset(y.iteritems()) for y in x.to_dict('records')}

# set([frozenset([('sample', 'C'), ('lane', 2)]),  
#      frozenset([('sample', 'B'), ('lane', 1)]), 
#      frozenset([('sample', 'A'), ('lane', 1)])])

【讨论】：

我尝试了您的最后一个解决方案，但出现错误：{frozenset(y.iteritems()) for y in x.to_dict('records')} 这是错误：Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "<stdin>", line 1, in <setcomp> AttributeError: 'dict' object has no attribute 'iteritems'
@NicolasRosewick 将 iteritems 更改为 items 如果您使用的是 python3。那么集合理解将是{frozenset(y.items()) for y in x.to_dict('records')}