回圈遍歷兩個資料框列，為嵌套在字典中的值字典創建鍵值對嵌套在另一個字典中

我想使用字典根據輸入資料集的列創建元資料變數。具體來說，我希望元資料變數具有完全這樣的結構和值：

metadata = {
    'fields': {
        'id': {'type': 'categorical'},
        'name': {'type': 'categorical'},
        'category_id': {'type': 'categorical'},
        'category_label': {'type': 'categorical'},
        'Compatible operating systems.2507': {'type': 'categorical'},
        'Compatible operating systems.2507.unit': {'type': 'categorical'},
        'Dimensions (WxDxH).49': {'type': 'categorical'},
        'Dimensions (WxDxH).49.unit': {'type': 'categorical'},
        'Internal mass storage.588': {'type': 'categorical'},
        'Internal mass storage.588.unit': {'type': 'categorical'},
        'Processor cores.6089': {'type': 'categorical'},
        'Processor cores.6089.unit': {'type': 'categorical'},
        'Built-in processor.7787': {'type': 'boolean'},
        'Built-in processor.7787.unit': {'type': 'categorical'}
    },
    'constraints': [],
    'primary_key': 'id'
}

我創建上述元資料結構的輸入資料框如下所示：

到目前為止，我已嘗試使用以下代碼來執行此操作：

metadata = {}

metadata['fields'] = {}

for col_name in table_dtypes['index']:
    metadata['fields'][col_name] = {}

上面的代碼輸出如下：

如您所見，我的值是 {}。我想用'type'作為鍵填充它們，關聯的值將是我的螢屏截圖資料框中的列“0”（即物件，布林值）。我希望這是一個自動回圈程序，因為將來除了“分類”之外，我還將擁有“浮點”、“整數”和其他資料型別。

我該怎么做呢？

更新：

series_structure = pd.Series()

for i in table_dtypes[0]:
    if i == "object":
        type_dict = {'type': 'categorical'}
        series_structure.append(type_dict)
    elif i == "boolean":
        type_dict = {'type': 'boolean'}
        series_structure.append(type_dict)
    elif i == "datetime64": # revisit here 
        type_dict = {'type': 'datetime', 'format': '%Y-%m-%d'}
        series_structure.append(type_dict)
    elif i == "int64":
        type_dict = {'type': 'id', 'subtype': 'integer'}
        series_structure.append(type_dict)
    elif i == "float64": # revisit here 
        type_dict = {'type': 'numerical', 'subtype': 'float'}
        series_structure.append(type_dict, ignore_index=ignore_index, verify_integrity=verify_integrity)

錯誤：

TypeError: cannot concatenate object of type '<class 'dict'>'; only Series and DataFrame objs are valid

uj5u.com熱心網友回復：

您可以將0列轉換為 dicts 陣列，replace用于替換'object'（'categorical'以及您可能需要的任何其他內容）），然后應用一個函式來回傳一個 dicttype作為鍵和該值。zip然后，您可以將其index轉換為列并轉換為欄位字典。最后，您可以將其添加到具有constraintsandprimary_id屬性的輸出字典中。

types = df['0'].replace({ 'object' : 'categorical' }).apply(lambda x:{ 'type' : x })
fields = dict(zip(df['index'], types))
metadata = { 'fields' : fields, 
             'constraints': [],
             'primary_key': df.loc[0, 'index']
           }

注意我假設primary_key存盤在 的第一行index，如果不是這樣，您可以根據需要進行調整。

對于此示例輸入：

                     index        0
0                       id   object
1                     name   object
2              category_id   object
3           category_label   object
4  Built-in processor.7787  boolean
5                  A float    float
6               An integer      int

您將獲得以下輸出（為了便于閱讀，轉儲為 JSON）：

{
    "fields": {
        "id": {
            "type": "categorical"
        },
        "name": {
            "type": "categorical"
        },
        "category_id": {
            "type": "categorical"
        },
        "category_label": {
            "type": "categorical"
        },
        "Built-in processor.7787": {
            "type": "boolean"
        },
        "A float": {
            "type": "float"
        },
        "An integer": {
            "type": "int"
        }
    },
    "constraints": [],
    "primary_key": "id"
}

標籤：Python字典for循环嵌套的核心价值

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