1
Скажем, у меня есть следующий dataframeПанды мульти индекс dataframe к вложенной dictionarry
df = pd.DataFrame({0: {('A', 'a'): 1, ('A', 'b'): 6, ('B', 'a'): 2, ('B', 'b'): 7},
1: {('A', 'a'): 2, ('A', 'b'): 7, ('B', 'a'): 3, ('B', 'b'): 8},
2: {('A', 'a'): 3, ('A', 'b'): 8, ('B', 'a'): 4, ('B', 'b'): 9},
3: {('A', 'a'): 4, ('A', 'b'): 9, ('B', 'a'): 5, ('B', 'b'): 1},
4: {('A', 'a'): 5, ('A', 'b'): 1, ('B', 'a'): 6, ('B', 'b'): 2}})
, который выглядит следующим образом:
0 1 2 3 4
A a 1 2 3 4 5
b 6 7 8 9 1
B a 2 3 4 5 6
b 7 8 9 1 2
Когда я преобразовать это в словарь с помощью to_dict (независимо от укладки, Расшахтовочная), Я получаю словарь, ключи которого являются кортежами:
df.transpose().to_dict()
{('A', 'a'): {0: 1, 1: 2, 2: 3, 3: 4, 4: 5},
('A', 'b'): {0: 6, 1: 7, 2: 8, 3: 9, 4: 1},
('B', 'a'): {0: 2, 1: 3, 2: 4, 3: 5, 4: 6},
('B', 'b'): {0: 7, 1: 8, 2: 9, 3: 1, 4: 2}}
То, что я бы хотел, Заинтересованный ДИКТ так:
{'A':{'a': {0: 1, 1:2, 2:3, 3:4, 4:5}, 'b':{0:6, 1:7, 2:8, 3:9,4:1}...
Никогда не знал о методе xs. Прекрасно работает! Спасибо! – parasu