csv가져와서 dict 파이썬
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제가 csv를 불러와서 사전안에 사전형태로 넣고 싶은데요.
{test1:{testgroup3:{a:100,
b:200,
c:200},
testgroup2{a:100,
b:1000,
c:200},
testgroup{a:200,
b:100,
c:200}},
test2{testgroup3{a:200,
b:100,
c:200}},
testgroup2{a:200,
b:100,
c:200}},
testgroup{a:200,
b:100,
c:200}}}이런식으로 사전안에 사전 형식을 만들고 싶습니다.
import pandas as pd
df = pd.read_csv('csv.csv',sep=',')
dict1 = df.set_index('campaign').to_dict('list')
dict2 = df.to_dict(orient="index")
print(dict2)
여기 까지 하고나서 더이상 어떻게 해야할지 모르겠네요.
csv 파일은 다음과 같은 형식입니다.
campaign 그룹 a b c
test1 testgroup1 100 200 200
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알 수 없는 사용자 - 〉
3 답변
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더 좋은방법이 있을거 같긴한데 to_dict 으로는 원하는대로 안되서..
참고부탁드립니다.
#test.csv #campaign,group,a,b,c #test1,testgroup1,101,201,301 #test1,testgroup2,101,201,301 #test2,testgroup1,102,202,302 #test2,testgroup2,102,202,302 #test2,testgroup3,102,202,302 import pandas as pd def to_dict(df): tmp = '' sep1 = {} for idx, i in enumerate(df.iterrows()): if i[1][0] != tmp: tmp = i[1][0] sep2 = {} sep3 = i[1][2:].to_dict() sep2[i[1][1]] = sep3 sep1[tmp] = sep2 return sep1 def main(): df = pd.read_csv('test.csv', sep=',') r = to_dict(df) print(r['test1']) print(r['test2']) print(r) if __name__ == "__main__": main() #result #{'testgroup1': {'a': 101, 'b': 201, 'c': 301}, 'testgroup2': {'a': 101, 'b': 201, 'c': 301}} #{'testgroup1': {'a': 102, 'b': 202, 'c': 302}, 'testgroup2': {'a': 102, 'b': 202, 'c': 302}, 'testgroup3': {'a': 102, 'b': 202, 'c': 302}} #{'test1': {'testgroup1': {'a': 101, 'b': 201, 'c': 301}, 'testgroup2': {'a': 101, 'b': 201, 'c': 301}}, 'test2': {'testgroup1': {'a': 102, 'b': 202, 'c': 302}, 'testgroup2': {'a': 102, 'b': 202, 'c': 302}, 'testgroup3': {'a': 102, 'b': 202, 'c': 302}}}- testgroup1,testgroup2,testgroup3 을 test가 포함하고 test가 여러개 있다면 어떡해야 하는지 아시나요? 알 수 없는 사용자 2020.10.8 17:11
- 뒤에 abc 말고 abcdefg.... 와도 정상적으로 됩니다 그리고 맨밑줄 다시 확인해주세요 일부 수정했습니다 김호원 2020.10.8 17:14
- 네 정말로 감사합니다 !! 알 수 없는 사용자 2020.10.8 17:17
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pd.DataFrame 의 to_dict 에 여러 재미있는 옵션이 있군요.
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.to_dict.html
>>> from io import StringIO >>> import pandas as pd >>> s = '''campaign 그룹 a b c test1 testgroup1 100 200 200 test1 testgroup2 200 300 400 test2 testgroup3 300 10 20''' >>> df = pd.read_csv(StringIO(s.replace(' ', ','))) >>> df campaign 그룹 a b c 0 test1 testgroup1 100 200 200 1 test1 testgroup2 200 300 400 2 test2 testgroup3 300 10 20 >>> dic = {} >>> for camp, g in df.groupby('campaign'): df2 = g.iloc[:,1:].set_index("그룹") dic[camp] = df2.to_dict('index') >>> dic {'test1': {'testgroup1': {'a': 100, 'b': 200, 'c': 200}, 'testgroup2': {'a': 200, 'b': 300, 'c': 400}}, 'test2': {'testgroup3': {'a': 300, 'b': 10, 'c': 20}}} >>> from pprint import pprint >>> pprint(dic) {'test1': {'testgroup1': {'a': 100, 'b': 200, 'c': 200}, 'testgroup2': {'a': 200, 'b': 300, 'c': 400}}, 'test2': {'testgroup3': {'a': 300, 'b': 10, 'c': 20}}}- :D groupby 이용하면 쉽게 해결됬던거네요 저도 배워갑니다 김호원 2020.10.8 17:26
- 오 이런방법도 있었네요 많이 배워갑니다 ㅎㅎ 알 수 없는 사용자 2020.10.8 17:27
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이런방법도 있습니다.
from io import StringIO s = StringIO('''campaign,group,a,b,c test1,testgroup1,101,201,301 test1,testgroup2,101,201,301 test2,testgroup1,102,202,302 test2,testgroup2,102,202,302 test2,testgroup3,102,202,302 ''') df = pd.read_csv(s, sep=",") df.set_index(['campaign', 'group'], inplace=True) df.groupby(level=0).apply(lambda _df: _df.xs(_df.name).to_dict('index')).to_dict() {'test1': {'testgroup1': {'a': 101, 'b': 201, 'c': 301}, 'testgroup2': {'a': 101, 'b': 201, 'c': 301}}, 'test2': {'testgroup1': {'a': 102, 'b': 202, 'c': 302}, 'testgroup2': {'a': 102, 'b': 202, 'c': 302}, 'testgroup3': {'a': 102, 'b': 202, 'c': 302}}}
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