どのように意味パンダからネストされた辞書を作成する（）とstd（）

Question

私は州名といくつかの数値データとdataset持っている：私はそれぞれの状態を通過し、mean()を計算したい

d = {'state' : pd.Series(['ALASKA','CALIFORNIA','TEXAS'], index=[0,1,2]), 
    'numericdata' : pd.Series([342, 234,756], index=[0,1,2])} 
pd.DataFrame(d) 

をし、 std()を入力し、後で取り出すにはdictに追加します。

私は私のdictは次のようになりたいと思います：d = {'ALASKA':{'mean':1,'std':6}}

私の問題は、私はPythonで辞書を使ったことがないということであると私は、辞書内の辞書を作成する方法が本当にわかりません。私はどんな提案にも開放的です

ありがとうございます！

Answer 1

私はちょうどmeanとstd

オプション1

df.groupby('state')['numeric data'].agg(['mean', 'std']).to_dict('index') 

{'ALASKA': {'mean': 342.0, 'std': nan}, 
'CALIFORNIA': {'mean': 234.0, 'std': nan}, 
'TEXAS': {'mean': 756.0, 'std': nan}} 

にそれを保管してください describe

df.groupby('state')['numeric data'].describe().unstack().to_dict('index') 

{'ALASKA': {'25%': 342.0, 
    '50%': 342.0, 
    '75%': 342.0, 
    'count': 1.0, 
    'max': 342.0, 
    'mean': 342.0, 
    'min': 342.0, 
    'std': nan}, 
'CALIFORNIA': {'25%': 234.0, 
    '50%': 234.0, 
    '75%': 234.0, 
    'count': 1.0, 
    'max': 234.0, 
    'mean': 234.0, 
    'min': 234.0, 
    'std': nan}, 
'TEXAS': {'25%': 756.0, 
    '50%': 756.0, 
    '75%': 756.0, 
    'count': 1.0, 
    'max': 756.0, 
    'mean': 756.0, 
    'min': 756.0, 
    'std': nan}} 

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でも、より多くのあなたを得ることができます

オプション2

df.groupby('state')['numeric data'].describe().unstack()[['mean', 'std']].to_dict('index') 

{'ALASKA': {'mean': 342.0, 'std': nan}, 
'CALIFORNIA': {'mean': 234.0, 'std': nan}, 
'TEXAS': {'mean': 756.0, 'std': nan}}