Python 数据帧中的嵌套字典

我在熊猫数据框中有以下数据（见下文）

我想把它转换成一个类似这样的口述：

my_dict = {

'AB': { 
        'city1': (0.000000, 0.000000),
         'city2' : (0.100000, 0.200000),
          'city3' : (0.200000, 0.400000)

       }
'BC': { 
        'city4':  (0.300000, 0.600000),
         'city5' : (0.400000, 0.800000),
      }
     }

我知道pandas的

to_dict（）

方法，但无法强制它执行此操作

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您可以首先通过

zip

lat

和

lng

创建列

zip

，然后使用双精度创建

groupby

：

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我可能想在这里使用

df['zipped']=df.apply（lambda r:（r.lat，r.lng），axis=1）

。。。

   iso                city        lat        lng
0   AB               city1  0.000000    0.000000
1   AB               city2  0.100000    0.200000
2   AB               city3  0.200000    0.400000
3   BC               city4  0.300000    0.600000
4   BC               city5  0.400000    0.800000

#python 3 need convert to list
df['zipped'] = list(zip(df.lat, df.lng))
print (df)
  iso   city  lat  lng      zipped
0  AB  city1  0.0  0.0  (0.0, 0.0)
1  AB  city2  0.1  0.2  (0.1, 0.2)
2  AB  city3  0.2  0.4  (0.2, 0.4)
3  BC  city4  0.3  0.6  (0.3, 0.6)
4  BC  city5  0.4  0.8  (0.4, 0.8)

d = df.groupby('iso').apply(lambda x: x.set_index('city')['zipped'].to_dict()).to_dict()
print (d)

{'AB': {'city3': (0.20000000000000001, 0.40000000000000002), 
        'city1': (0.0, 0.0), 
        'city2': (0.10000000000000001, 0.20000000000000001)}, 
'BC': {'city4': (0.29999999999999999, 0.59999999999999998), 
       'city5': (0.40000000000000002, 0.80000000000000004)}}