Python 将列值转换为ID为的列

给定一个具有给定值的dataframe表，我想将其转换为另一个表和字典

dict = {{a:{x:1, y:2, z:0}},{b:{x:1,y:2,z:0}}}

将其转换为：

id    type
a     x
a     y
a     y
b     z

为此：

id  x   y   z
a   1   2   0
b   0   0   1 

在表格格式和字典中

dict = {{a:{x:1, y:2, z:0}},{b:{x:1,y:2,z:0}}}

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谢谢

假设您以元组列表的形式加载表，请使用集合。计数器来计算每个元组的出现次数，然后将其转换为所需的dict输出，同时跟踪集合中的唯一类型，最后在dict中用零填充每个id中缺失的类型键

from collections import Counter
l = [('a', 'x'), ('a', 'y'), ('a', 'y'), ('b', 'z')]
d = {}
k = set()
for t, c in Counter(l).items():
    d.setdefault(t[0], {})[t[1]] = c
    k.add(t[1])
for v in d.values():
    for m in k.difference(v):
        v.update({m: 0})
print(d)

这将产生：

{'a': {'x': 1, 'y': 2, 'z': 0}, 'b': {'z': 1, 'x': 0, 'y': 0}}

您可以使用以下选项：

pd.get_dummies(df1.set_index('id'), 
               columns=['type'], 
               prefix='', prefix_sep='')\
  .sum(level=0)\
  .to_dict(orient='index')

输出：

{'a': {'x': 1, 'y': 2, 'z': 0}, 'b': {'x': 0, 'y': 0, 'z': 1}}

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“表格”的格式是什么？到目前为止你试过什么？您可以使用嵌套的字典理解和

count

方法，使用一行程序（不一定是最可读的方式）来实现这一点。这暗示够了吗？对不起，我应该说明的。该表是一个数据帧。