今天被一个看似简单的问题难住了,一个df,表头为['date','code','name','涨幅','换手率'],
希望转换成字典方便使用
dic= df.set_index('date').T.to_dict("list")
dic.get(dt,[])返回的只有一行数据
发现不对,上面dic将表中数据只取了最后一行,df中date列有重复的,每个日期都有多行,期望dic.get(dt,[])返回二维列表(多行数据),用groupby好像解决不了这个问题,要遍历生成字典吗?
暂时手动构造字典
我有一个excel文件,看起来像这样: Header3包含如下所示的JSON字符串 我想解析JSON Header3列,并为每个键创建一个列,其中键的名称附加有键2的值,整个文件中的键始终相同。 结束数据帧应如下所示: 实例: 需要成为: 在进入花哨的东西之前,我试图至少规范化数据,但我得到了一个空序列。
我有两本字典Dict1和DICT2。Dict1中每个键的值如下所示: 但是Dict2由键组成,这些键是DICT1中的值。DICT2中的值是由元组组成的列表,如下所示。 我得到的当前输出是 我想要的输出应该是字典式的:
大话今天你被刷了吗? 互联网发展至今产品层出不穷迭代迅速,产品在运营推广的过程中需要做活动推广业务对外进行引流、注册 热门的活动在运营的过程中总是会发现某些用户每期都参与并且多次获得奖励,此时对活动的历史数据进行查询分析后后背脊一凉,妈蛋,活动被刷了~ 这里所提到的用户包括(站内用户、手机号、设备码、IP、微信 UnionID) 前言 大多数公司的产品设计和程序猿对于推广活动业务的防刷意识不强,在
问题内容: 我希望能够以字符串的形式获取变量的名称,但是我不知道Python是否具有这么多的自省功能。就像是: 我想这样做是因为我想把一堆变量变成一个像这样的字典: 但是我想要比这更自动的东西。 Python具有和,所以我猜有办法。 问题答案: 您要这样做吗? 例
我有以下,其值是字典: 我希望获得所需的输出: 我怎样才能把字典分成单独的列呢? 我见过使用函数拆分字符串的列,但不确定如何将其应用于字典作为值的情况。
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