Python 将两列pandas解析为dict

所以，我有一个如下的数据帧

firstname,lastname
foo, bar
foo, fooz
bar, foo
foo, bar

我想从这两列创建一个2d dict。 目前，我正在做

d = defaultdict(dict)
first_names = df.firstname.values.tolist()
last_names = df.lastname.values.tolist()
for first, second in zip(first_names, last_names):
    d[first][second] = True

---

我想知道是否有任何内置的方法可以“有效地”执行此操作。

您的代码生成此

defaultdict

：

defaultdict(dict, {'bar': {'foo': True}, 'foo': {'bar': True, 'fooz': True}})

您真的需要内部目录中的布尔值吗？否则，

groupby（）

将为您提供相同的信息：

grouped = df.groupby('firstname').lastname.unique().to_dict()

grouped
# {'bar': array(['foo'], dtype=object),
#  'foo': array(['bar', 'fooz'], dtype=object)}

如果您确实需要您创建的确切的dict结构，您可以继续进行dict理解：

{k:{k2:True for k2 in v} for k, v in grouped.items()}
# {'bar': {'foo': True}, 'foo': {'bar': True, 'fooz': True}}

---

您的代码生成此

defaultdict

：

defaultdict(dict, {'bar': {'foo': True}, 'foo': {'bar': True, 'fooz': True}})

您真的需要内部目录中的布尔值吗？否则，

groupby（）

将为您提供相同的信息：

grouped = df.groupby('firstname').lastname.unique().to_dict()

grouped
# {'bar': array(['foo'], dtype=object),
#  'foo': array(['bar', 'fooz'], dtype=object)}

如果您确实需要您创建的确切的dict结构，您可以继续进行dict理解：

{k:{k2:True for k2 in v} for k, v in grouped.items()}
# {'bar': {'foo': True}, 'foo': {'bar': True, 'fooz': True}}

zip（df.firstname，df.lastname）

正常，无需执行

.values.tolist（）

zip（df.firstname，df.lastname）

正常，无需执行

.values.tolist（）

。