从没有 to_dict 的 Pandas df 生成字典的最快方法

Question

我试图从这个数据帧：

   run property  low  high  abs1perc0  in1out0  weight
0  bob        a    5     9          1        1       2
1  bob        s    5     9          1        1       2
2  bob        d    1    10          0        1       2
3  tom        a    1     2          1        1       2
4  tom        s    2     3          1        1       2
5  tom        d    8     9          0        1       2 

到以单个“运行”名称和列名称（属性除外）的串联命名的字典。属性必须成为键，数据必须成为值，即：

boblow =       {'a':5, 's':5, 'd':1}
bobhigh =      {'a':9, 's':9, 'd':10}
bobabs1perc0 = {'a':1, 's':1, 'd':0}
...
tomlow =       {'a':1, 's':2, 'd':8}
...

这将不得不发生在巨大的 dfs 上，除了手动之外，我无法想象如何做到这一点。我开始制作“运行”列的各个值的串联名称列表，但我确信这里有人有更快、更智能的方法。

谢谢一堆！！

Answer 1

我建议将输出保存到dictof 中dict，也不要将您的tuple密钥合并为一个密钥，而且在我们重塑您的 df 后，to_dict仍然可以工作

d=df.set_index(['run','property']).stack().unstack(1).to_dict('index')
{('bob', 'low'): {'a': 5, 'd': 1, 's': 5}, ('bob', 'high'): {'a': 9, 'd': 10, 's': 9}, ('bob', 'abs1perc0'): {'a': 1, 'd': 0, 's': 1}, ('bob', 'in1out0'): {'a': 1, 'd': 1, 's': 1}, ('bob', 'weight'): {'a': 2, 'd': 2, 's': 2}, ('tom', 'low'): {'a': 1, 'd': 8, 's': 2}, ('tom', 'high'): {'a': 2, 'd': 9, 's': 3}, ('tom', 'abs1perc0'): {'a': 1, 'd': 0, 's': 1}, ('tom', 'in1out0'): {'a': 1, 'd': 1, 's': 1}, ('tom', 'weight'): {'a': 2, 'd': 2, 's': 2}}

d[('bob','low')]
{'a': 5, 'd': 1, 's': 5}