假设我有一个数组:
[['a', 10, 1, 0.1],
['a', 10, 2, 0.2],
['a', 20, 2, 0.3],
['b', 10, 1, 0.4],
['b', 20, 2, 0.5]]
我想要一个 dict(或 JSON):
{
'a': {
10: {1: 0.1, 2: 0.2},
20: {2: 0.3}
}
'b': {
10: {1: 0.4},
20: {2: 0.5}
}
}
这个任务有什么好的方法或一些库吗？
在此示例中，数组只有 4 列，但我的原始数组更复杂(7 列)。
目前我天真地实现了这个:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(array)
grouped1 = df.groupby('column1')
for column1 in grouped1.groups:
group1 = grouped1.get_group(column1)
grouped2 = group1.groupby('column2')
for column2 in grouped2.groups:
group2 = grouped2.get_group(column2)
...
和defaultdict方式:
d = defaultdict(lambda x: defaultdict(lambda y: defaultdict ... ))
for row in array:
d[row[0]][row[1]][row[2]... = row[-1]
但我认为两者都不聪明。
最佳答案
我会建议这个相当简单的解决方案:
from functools import reduce
data = [['a', 10, 1, 0.1],
['a', 10, 2, 0.2],
['a', 20, 2, 0.3],
['b', 10, 1, 0.4],
['b', 20, 2, 0.5]]
result = dict()
for row in data:
reduce(lambda v, k: v.setdefault(k, {}), row[:-2], result)[row[-2]] = row[-1]
print(result)
{'a': {10: {1: 0.1, 2: 0.2}, 20: {2: 0.3}}, 'b': {10: {1: 0.4}, 20: {2: 0.5}}}
实际的递归解决方案是这样的:
def add_to_group(keys: list, group: dict):
if len(keys) == 2:
group[keys[0]] = keys[1]
else:
add_to_group(keys[1:], group.setdefault(keys[0], dict()))
result = dict()
for row in data:
add_to_group(row, result)
print(result)
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