Python嵌套字典中的内部值无明确原因地更改

我试图创建一个嵌套字典，该字典由一个数据帧中的两列索引，但每次向内部字典添加一个新键时，内部值都会更改

df.pivot_table(index='label',columns='concept',values='value').to_dict()

我的意图是创建一个字典，其键是一个dataframe列中的值，其值是具有另一列键的字典，其中内部字典的值来自第三列。我从嵌套字典的空白结构开始，遍历dataframe的行，并相应地更新字典值

（我将演示我的意思以及我用虚拟值尝试过的内容。）

将熊猫作为pd导入
df=pd.DataFrame（{'label'：['a1'，'a1'，'a1'，'a1'，'a2'，'a2'，'a2'，'a2']，
‘概念’：[‘b1’、‘b2’、‘b3’、‘b4’、‘b1’、‘b2’、‘b3’、‘b4’]，
“值”：[1,0.5,0.2,0.7,0.6,0.4,0.8,0.7]}）
结果=dict.fromkeys（df['b'].unique（），dict.fromkeys（df['a'].unique（），0））
对于i，df.iterrows（）中的行：
结果[行['concept'][行['label']]=行['value']

我希望得到的是：

{
‘b1’：{
“a1”：1.0，
“a2”：0.6
},
“b2”：{
“a1”：0.5，
“a2”：0.6，
},
“b3”：{
“a1”：0.2，
“a2”：0.8，
},
“b4”：{
“a1”：0.7，
“a2”：0.7
}
}

但是，每次循环遇到一个已经存在的

b

值时，它都会正确地向字典中添加一个新的

a

键，该键具有正确的值，但会更改以前添加的值。对于上面的例子，我得到：

{
‘b1’：{
“a1”：0.7，
“a2”：0.7
},
“b2”：{
“a1”：0.7，
“a2”：0.7，
},
“b3”：{
“a1”：0.7，
“a2”：0.7，
},
“b4”：{
“a1”：0.7，
“a2”：0.7
}
}

---

我肯定我错过了一些非常明显的东西，但这让我想把头撞到墙上！有人能提供一些见解吗？我尝试了另一种方法，使用新的数据框架，将标签和概念分别作为列和索引，但与嵌套字典相比，逐个填充每个单元格的速度太慢。

尝试旋转表，然后转换为字典

df.pivot_table(index='label',columns='concept',values='value').to_dict()

---

您只创建了一个dict，因为python不会为您复制它。因此，您在结果中的键值对的所有值部分中引用相同的dict

另一种方法是如下初始化结果，并保持其余代码不变：

results = {x: dict.fromkeys(df['label'].unique(), 0) for x in dict.fromkeys(df['concept'].unique())}

这将为您提供预期的输出

或者，您可以更改方法并使用Mark提到的透视表：

df.pivot_table(index='label',columns='concept',values='value').to_dict()

---

哦，为什么我没想到旋转？！非常感谢。非常感谢你的解释——这很有道理！如果你对答案投赞成票，我会感谢你，尽管你接受马克的答案。完成了，尽管它没有显示出来，因为我还没有足够的声誉。对不起！