自定义一种pandas转化为python字典类型的形式

pandas和python对象dict之间的相互转换

1. pandas转化为dict-----df.to_dict(参数)

   1. 默认参数:“dict”:列标题作为外层dict键值 , 索引(行标题)作为内层dict键值
   2. 参数"list":列标题是外层dict键值,内层是list,没有了行标题
   3. 参数"split":{“index”:[],“columns”:[],“data”:[[]]},将index\columns分开来
   4. 参数"recods":外层是列表,内层是列标题为键值的列表
   5. 参数"index":与参数dict相反,行标题作为外层dict的键值,列标题作为内层dict键值

2. 当上述都不满足的时候需要自定义pandas对象和dict对象之间的相互转化：

   import pandas as pd
   

   In [ ]:

   df =  pd.DataFrame([
   ['wang','ha','2','5'],
   ['wang','ha1','3','52'],
   ['jian','hw','65','2'],
   ['jian','hw','65','2'],
   ['xian','hw','65','2']
   ],
   columns=['name','i','j','k'])
   group_name = df.groupby('name')
   all_name = [i for i in group_name.groups.keys()]
   all_name
   

   Out[ ]:

   ['jian', 'wang', 'xian']
   

   In [ ]:

   wang_dict = {}
   for key_name,value_name in group_name:
       print(key_name)
       print(value_name)
       group_i = value_name.groupby('i')
       for key_i,value_i in group_i:
           if key_name in wang_dict.keys():
               if key_i in wang_dict[key_name].keys():
                   wang_dict[key_name][key_i].append(value_i.agg('sum').to_list())
               else:
                   wang_dict[key_name].update({key_i:[value_i.agg('sum').to_list()]})
           else:
               wang_dict.update({key_name:{key_i:[value_i.agg('sum').to_list()]}})
   

Out[ ]:

jian
   name   i   j  k
2  jian  hw  65  2
3  jian  hw  65  2
wang
   name    i  j   k
0  wang   ha  2   5
1  wang  ha1  3  52
xian
   name   i   j  k
4  xian  hw  65  2


{'jian': {'hw': [['jianjian', 'hwhw', '6565', '22']]}, 'wang': {'ha': [['wang', 'ha', '2', '5']], 'ha1': [['wang', 'ha1', '3', '52']]}, 'xian': {'hw': [['xian', 'hw', '65', '2']]}}