pandas 根据多列信息生成字典

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我们要实现一个这样的需求，为每个 item 物品的“Related Items”创建一个字典，字典中的键是相关物品的名称，值是对应相关物品的“Quantity”。

数据与需求

构造数据如下：

import pandas as pd

data = {'Item': ['Flowers', 'Bushes', 'Cars', 'Trucks', 'Motorcycles'],
        'Quantity': [1, 2, 3, 4, 5],
        'Related Items': [['Bushes'],
                          ['Flowers'],
                          ['Trucks', 'Motorcycles'],
                          ['Cars', 'Motorcycles'],
                          ['Cars', 'Trucks']]
       }
df = pd.DataFrame(data)
df
'''
          Item  Quantity          Related Items
0      Flowers         1               [Bushes]
1       Bushes         2              [Flowers]
2         Cars         3  [Trucks, Motorcycles]
3       Trucks         4    [Cars, Motorcycles]
4  Motorcycles         5         [Cars, Trucks]
'''

得到的结果应该是：

'''
                   {'Bushes': 2}
                  {'Flowers': 1}
 {'Trucks': 4, 'Motorcycles': 5}
   {'Cars': 3, 'Motorcycles': 5}
        {'Cars': 3, 'Trucks': 4}
'''

我们分析一下。对于Flowers，它的相关物品是Bushes，所以生成的字典是{'Bushes': 2}。对于Cars，它的相关物品是Trucks和Motorcycles，所以生成的字典是{'Trucks': 4, 'Motorcycles': 5}。

思路

使用map函数对Related Items列中的每个列表进行处理。对于每个列表中的相关物品，通过 df.set_index('Item').at[i, 'Quantity'] 获取相关物品的 Quantity 值。

最终生成一个字典，键是相关物品的名称，值是对应物品的 Quantity。

代码

最终的代码如下：

df['Related Items'].map(lambda x: {i: df.set_index('Item').at[i, 'Quantity'] for i in x})
'''
0                      {'Bushes': 2}
1                     {'Flowers': 1}
2    {'Trucks': 4, 'Motorcycles': 5}
3      {'Cars': 3, 'Motorcycles': 5}
4           {'Cars': 3, 'Trucks': 4}
Name: Related Items, dtype: object
'''

这样就完成了这个需求。

（完）

pandas 根据多列信息生成字典

数据与需求

思路

代码

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