Python 使用日期为键的熊猫从csv创建字典

我希望从下表创建字典

ID    ArCityArCountry         DptCityDptCountry      DateDpt    DateAr
1922  ParisFrance             NewYorkUnitedState     2008-03-10 2001-02-02
1002  LosAngelesUnitedState   California UnitedState 2008-03-10 2008-12-01
1901  ParisFrance             LagosNigeria           2001-03-05 2001-02-02
1922  ParisFrance             NewYorkUnitedState     2011-02-03 2008-12-01
1002  ParisFrance             CaliforniaUnitedState  2003-03-04 2002-03-04
1099  ParisFrance             BeijingChina           2011-02-03 2009-02-04
1901  LosAngelesUnitedState   ParisFrance            2001-03-05 2001-02-02

预期产量

ParisFrance={DateAr，ID，ArCityArCountry，DptCityDptCountry}

注意：我想按ArcityArcCountry和DptCityDptCountry进行分组

你会注意到我没有包括DateDpt；我想选择DateAr和DateDpt之间的所有ID，并且在指定的时间段之间实际位于法国巴黎或美国加利福尼亚州

例如，1999年10月02日，A先生在巴黎呆到2013年12月12日，B先生在巴黎呆到2010年11月04日，然后离开2012年9月09日，这意味着MrA和B先生在巴黎，因为MrB的巴黎之行正好在当时

---

MrA是否存在

CaliforniaUnitedStates={DateAr，ID，ArcityArcCountry，DptCityDptCountry}

是否要在ParisFrance的字典中列出日期？预期输出ParisFrance={DateAr，ID，ArcityArcCountry，DptCityDptCountry}这将创建一个元组而不是字典。可以根据您的示例输入显示实际结果数据；是的，正如你所说的德米克·穆勒；我想要的只是ArcityArcCountry下每个值的字典，DateAr是索引。如果我遇到这个错误，我可能会给出一个很差的输出：“df.DateDpt=pd.to_datetime（df.DateDpt，格式=“%Y-%m-%d”）文件“C:\Python27\lib\site packages\pandates\core\generic.py”，第2360行，在getattr AttributeError:“DataFrame”对象没有属性“DateDpt”是否要在ParisFrance的字典中列出DateAr？预期的输出ParisFrance={DateAr，ID，ArCityArCountry，DPTCITYDPCountry}这将创建元组而不是字典。可以根据您的示例输入显示实际结果数据；是的，正如你所说的德米克·穆勒；我想要的只是ArcityArcCountry下每个值的字典，DateAr是索引。如果我遇到这个错误，我可能会给出一个很差的输出：“df.DateDpt=pd.to_datetime（df.DateDpt，格式=“%Y-%m-%d”）文件“C:\Python27\lib\site packages\pandates\core\generic.py”，第2360行，在getattr AttributeError:“DataFrame”对象没有属性“DateDpt”

import pandas as pd
import datetime
from pandas_datareader import data, wb
import csv
#import numpy as np

out= open("testfile.csv", "rb")
data = csv.reader(out)
data = [[row[0],row[1] + row[2],row[3] + row[4], row[5],row[6]] for row in data]
out.close()
print data

out=open("data.csv", "wb")
output = csv.writer(out)

for row in data:
    output.writerow(row)

out.close()

df = pd.read_csv('data.csv')
for DateDpt, DateAr in df.iteritems():
    df.DateDpt = pd.to_datetime(df.DateDpt, format='%Y-%m-%d')
    df.DateAr = pd.to_datetime(df.DateAr, format='%Y-%m-%d')
print df
dept_cities = df.groupby('ArCityArCountry')

for city, departures in dept_cities:
    print(city)
    print([list(r) for r in departures.loc[:, ['AuthorID', 'DptCityDptCountry', 'DateDpt', 'DateAr']].to_records()])