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だから私は辞書の2つのリストを持っています..

list_yearly = [
{'name':'john',
 'total_year': 107
},
{'name':'cathy',
 'total_year':124
},
]

list_monthly =  [
{'name':'john',
 'month':'Jan',
 'total_month': 34
},
{'name':'cathy',
 'month':'Jan',
 'total_month':78
},
{'name':'john',
 'month':'Feb',
 'total_month': 73
},
{'name':'cathy',
 'month':'Feb',
 'total_month':46
},
]

目標は、次のような最終的なデータセットを取得することです。

{'name':'john',
 'total_year': 107,
 'trend':[{'month':'Jan', 'total_month': 34},{'month':'Feb', 'total_month': 73}]
 },

 {'name':'cathy',
  'total_year':124,
  'trend':[{'month':'Jan', 'total_month': 78},{'month':'Feb', 'total_month': 46}]
  },

私のデータセットは特定の年の 12 か月間すべての多数の学生用であるため、データ変更に Pandas を使用しています。これが私が行った方法です。

最初に、 nameキーを使用して両方のリストを 1 つのデータフレームに結合します。

In [5]: df = pd.DataFrame(list_yearly).merge(pd.DataFrame(list_monthly))

In [6]: df
Out[6]:
     name    total_year month  total_month
0   john         107     Jan           34
1   john         107     Feb           73
2  cathy         124     Jan           78
3  cathy         124     Feb           46

次に、傾向列をdictとして作成します

ln [7]: df['trend'] = df.apply(lambda x: [x[['month', 'total_month']].to_dict()], axis=1)

In [8]: df
Out[8]:
    name    total_year month  total_month  \
0   john         107   Jan           34
1   john         107   Feb           73
2  cathy         124   Jan           78
3  cathy         124   Feb           46

                                  trend
0  [{u'total_month': 34, u'month': u'Jan'}]
1  [{u'total_month': 73, u'month': u'Feb'}]
2  [{u'total_month': 78, u'month': u'Jan'}]
3  [{u'total_month': 46, u'month': u'Feb'}]

そして、to_dict(orient='records')選択された列のメソッドを使用して、それを辞書のリストに変換します。

In [9]: df[['name', 'total_year', 'trend']].to_dict(orient='records')
Out[9]:
[{'name': 'john',
  'total_year': 107,
  'trend': [{'month': 'Jan', 'total_month': 34}]},
 {'name': 'john',
  'total_year': 107,
  'trend': [{'month': 'Feb', 'total_month': 73}]},
 {'name': 'cathy',
  'total_year': 124,
  'trend': [{'month': 'Jan', 'total_month': 78}]},
 {'name': 'cathy',
  'total_year': 124,
  'trend': [{'month': 'Feb', 'total_month': 46}]}]

明らかなように、最終的なデータセットはまさに私が望むものではありません。両方の月が含まれる 2 つの辞書の代わりに、すべての月が別々の 4 つの辞書を取得します。これを修正するにはどうすればよいですか? この最終出力を使用して再度目的の状態に減らすよりも、Pandas 自体で修正することをお勧めします。

4

2 に答える 2

1

実際には（2番目のステップとして）に基づいてグループ化する必要がありgroupby、namegroupbyで必要なリストを作成できます。例 -total_yearapply

df = pd.DataFrame(list_yearly).merge(pd.DataFrame(list_monthly))

def func(group):
    result = []
    for idx, row in group.iterrows():
        result.append({'month':row['month'],'total_month':row['total_month']})
    return result

result = df.groupby(['name','total_year']).apply(func).reset_index()
result.columns = ['name','total_year','trend']
result_dict = result.to_dict(orient='records')

デモ -

In [9]: df = pd.DataFrame(list_yearly).merge(pd.DataFrame(list_monthly))

In [10]: df
Out[10]:
    name  total_year month  total_month
0   john         107   Jan           34
1   john         107   Feb           73
2  cathy         124   Jan           78
3  cathy         124   Feb           46

In [13]: def func(group):
   ....:     result = []
   ....:     for idx, row in group.iterrows():
   ....:         result.append({'month':row['month'],'total_month':row['total_month']})
   ....:     return result
   ....:

In [14]:

In [14]: result = df.groupby(['name','total_year']).apply(func).reset_index()

In [15]: result
Out[15]:
    name  total_year                                                  0
0  cathy         124  [{'month': 'Jan', 'total_month': 78}, {'month'...
1   john         107  [{'month': 'Jan', 'total_month': 34}, {'month'...

In [19]: result.columns = ['name','total_year','trend']

In [20]: result
Out[20]:
    name  total_year                                              trend
0  cathy         124  [{'month': 'Jan', 'total_month': 78}, {'month'...
1   john         107  [{'month': 'Jan', 'total_month': 34}, {'month'...

In [21]: result.to_dict(orient='records')
Out[21]:
[{'name': 'cathy',
  'total_year': 124,
  'trend': [{'month': 'Jan', 'total_month': 78},
   {'month': 'Feb', 'total_month': 46}]},
 {'name': 'john',
  'total_year': 107,
  'trend': [{'month': 'Jan', 'total_month': 34},
   {'month': 'Feb', 'total_month': 73}]}]
于 2015-10-22T07:18:29.080 に答える