如何在redis中存储pandas数据帧每个元素的值

Question

我正在编写一个程序，该程序将从 csv 文件读取数据帧，然后计算其中一个属性（列）的哈希值并将其存储为数据帧中的新属性。所有这些都运行良好。但是，我想要的是将哈希属性存储为我的键，将原始属性存储为 redis 中的值。我想对数据框中指定列中的每个元素执行此操作。例如：

这是我的原始数据框：

  customer     value
     a           1
     b           2
     c           3

然后我想计算 value 属性的哈希值：

  customer     value      hash
     a           1        23344
     b           2        34567 
     c           3        78987

最后，我想将哈希属性存储为 Redis 中的键，将值存储为值，例如，如果我要求获取

 r.get(23344) 

预期的答案是：“1”

或者 ：

> r.get('78987')
> '3'

下面是我的python代码，我到达了r.set的部分，我的问题是它在属性名称下保存整个属性，所以我无法查询单个元素。

import hashlib
import pandas as pd
import numpy as np
import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
df= pd.read_csv ('file.csv') 
df['hash']=df['value'].apply(hash) 

r.set(df['hash'],df['value'])

对于冗长的解释，我深表歉意，我希望得到一些提示，因为我是 pandas 和 redis 的新手

Answer 1

这r.set(df['hash'],df['value'])不是你想要做的，redis 设置只接受键值对作为参数，例如r.set(df[hash][0], df['value'][0])。

所以你的代码应该如下所示

for i in range(len(df['value'])):
    r.set(df['hash'][i], df['value'][i])

这会起作用。您还可以使用 redis 管道来加速此操作。

pipe = r.pipeline()
for i in range(len(df['value'])):
    pipe.set(df['hash'][i], df['value'][i])
results = pipe.execute()