List 引用存储在Python字典对象中的数据帧的特定列

我有一个关于Pandas DataFrame对象的Python字典，看起来像这样（如果这样做更好的话，我可以很容易地将其更改为列表…）：

这就是我的钥匙：'东西1'，'东西2'，…'事情5’（有时这些可能是不连续的，比如：“你好，伙计”，“你疯了”，“再见”，“3”，“伙计”

我希望对dict执行操作，以便返回“Actual”列中所有值的新字典/列表。换句话说，我希望：

 dict2 = 
 {'Thing 1': df
                      Actual
 Date                                                        
 2014-09-15           140.00
 2014-09-15           358.03
 2014-09-16           373.04
 2014-09-17           427.99
 2014-09-18           484.87

 ...

 'Thing 5': hf
                      Actual
 Date
 2014-09-15           140.00
 2014-09-15           358.03
 2014-09-16           373.04
 }

---

然后我想对生成的字典/列表执行一些操作，例如：groupby（pandas.TimeGrouper…，cumsum（），等等。我想不惜一切代价避免“for”循环。我有一个使用“for”的解决方案循环，但它的计算成本很高。我尝试过许多变通方法，但不知道从何开始。我尝试过的都不起作用。我尝试过使用items（）、update（）和类似方法的多种变体。有什么想法吗…？没有“for”循环和/或快速执行将非常有用。

我找到了两种解决此问题的方法

1.）使用PYDSE时，使用自动数据拟合的成本很高。不要这样做

2.）使用全新的电脑而不是10年以上的旧电脑总是很有帮助的。特别是当它是一个满负荷的15英寸MacPro而不是一个预算购买的电子机器

---

由于这两个发现，我从未正式解决过这个问题，但我认为我应该结束这个问题。

不是100%确定您想要什么，但是如何将数据帧存储在pandas面板中？您可以访问类似panelname['Thing 1']['Actual']的列，并执行类似panelname['Thing 1']的操作。groupby（'Date'）。count（）正如Bob所说，这看起来熊猫面板更适合您的数据结构。您可以发布一些生成虚拟数据的代码，并将您当前的代码用于计时。我认为您可以对所有数据帧进行压缩，结果数据帧将具有多索引。然后您可以在不使用for-loop的情况下对计算进行点播。今晚将尝试执行（ET）。我以前在字典上使用过concat。鲍勃，我对pandas面板不太熟悉，但这看起来就像我过去处理字典的方式。当键是顺序键（或我强制键是顺序键）时，我可以循环并完全按照你的建议执行。但是，我不知道“Thing1”、“Thing2”的名称“等等，先天的。对于每个用户来说，它们都是唯一的名称，并且具有唯一的顺序。但是，每个字典项中都有相同的列。我需要能够引用特定的列（dict对象中的每个实际dict项中实际上有6列），并使用这些列中的数据来获取组等

 dict2 = 
 {'Thing 1': df
                      Actual
 Date                                                        
 2014-09-15           140.00
 2014-09-15           358.03
 2014-09-16           373.04
 2014-09-17           427.99
 2014-09-18           484.87

 ...

 'Thing 5': hf
                      Actual
 Date
 2014-09-15           140.00
 2014-09-15           358.03
 2014-09-16           373.04
 }