pandas dataframe to_dict два столбца в качестве индексов и третий в качестве значения

Question

У меня есть датафрейм панд, как показано ниже:

User              ASIN             Rating
A23VKINWRY6J92    1476783284       5
A3HC4SRK7B2AXR    1496177029       5
AE12HJWB5ODOD     B00K2GAUC0       4
AL4RYO265J1G      061579615X       3

Я хочу создать словарь, который имеет 2 столбца «Пользователь» и «ASIN» в качестве ключей и третий столбец «Рейтинг» в качестве значения. Примерно так:

my_dict[A23VKINWRY6J92][1476783284] = 5
my_dict[A3HC4SRK7B2AXR][1496177029] = 5
my_dict[AE12HJWB5ODOD][B00K2GAUC0] = 4
my_dict[AL4RYO265J1G][061579615X] = 3

Как я могу это сделать?

Answer 1

Вы можете использовать defaultdict

from collections import defaultdict
d = defaultdict(dict)
for _,x in df.iterrows():
    d[x['User']][x['ASIN']] = x['Rating'] 
d=dict(d)
d['A23VKINWRY6J92']['1476783284']
Out[108]: 5

Answer 2

Ваш вопрос не слишком ясен, но делает ли это то, что вы хотите?

>>> D = df.groupby(['User','ASIN'])['Rating'].apply(list).to_dict()
>>> {key[0]:{key[1]:val} for key, val in D.items()}
{('A23VKINWRY6J92', '1476783284'): [5], ('A3HC4SRK7B2AXR', '1496177029'): [5], ('AE12HJWB5ODOD', 'B00K2GAUC0'): [4], ('AL4RYO265J1G', '061579615X'): [3]}

Так что, если это присвоено my_dict, то у вас есть

>>> my_dict['A23VKINWRY6J92']['1476783284']
[5]

и т.д.

Answer 3

Это должно работать до тех пор, пока у вас есть уникальные идентификаторы пользователя.

my_dict ={d['ASIN'] : {d['User'] : d['Rating']} for d in df.to_dict(orient='records')}

В качестве альтернативы вы можете отфильтровать DataFrame для получения рейтинга

rating = df.loc[(df['User']=='A23VKINWRY6J92') & (df['ASIN']=='1476783284'), 'Rating'][0]

Answer 4

Использование вложенного понимания слова:

{u: {a: list(df.Rating[(df.User == u) & (df.ASIN == a)].unique()) for a in df.ASIN[df.User == u].unique()} for u in df.User.unique()}

Обратите внимание, что это сопоставляется со списками, поскольку нет причин, по которым результирующее значение должно быть уникальным.