Python 如何基于映射器重新组织DataFrame

发布于07月20日

我的输入是一个Pandas DataFrame:

df = pd.DataFrame({'id': [11, 22],
 'name': ['foo', 'bar'],
 'class': ['c1', 'c2'],
 'date': ['01/07/2023', '14/05/2023'],
 'type': ['t1', 't2'],
 'attribute': ['a1', 'a2']})

   id name class        date type attribute
0  11  foo    c1  01/07/2023   t1        a1
1  22  bar    c2  14/05/2023   t2        a2

..和一个映射器(一本Python词典):

mapper = {
    "infos": ["name", "date"],
    "meta": ["class", "type", "attribute"]
}

我的预期输出是Pandas DataFrame(out):

   id                                  infos                                              meta
0  11  {"name": "foo", "date": "01/07/2023"}  {"class": "c1", "type": "t1", "attribute": "a1"}
1  22  {"name": "bar", "date": "14/06/2023"}  {"class": "c2", "type": "t2", "attribute": "a2"}

我开始做下面这样的事情，但似乎我的方式不正确.

df[mapper["infos"]].apply(lambda x: {x.name: x.tolist()})

name                  {'name': ['foo', 'bar']}
date    {'date': ['01/07/2023', '14/05/2023']}

任何帮助都将不胜感激，伙计们！

推荐答案

您可以循环mapper中的项，并将to_dict('records')与DataFrame构造函数结合:

out = (df.drop(columns=[v for l in mapper.values() for v in l])
         .join(pd.DataFrame({k: df[v].to_dict('records') for k, v in mapper.items()},
                            index=df.index)
               )
       )

输出:

   id                                  infos                                              meta
0  11  {'name': 'foo', 'date': '01/07/2023'}  {'class': 'c1', 'type': 't1', 'attribute': 'a1'}
1  22  {'name': 'bar', 'date': '14/05/2023'}  {'class': 'c2', 'type': 't2', 'attribute': 'a2'}