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私はこの記事を参考にしています...私は3つの列(aff_id、mktおよびbkgs)のデータフレームを持っています。 aff_idとMKTは):multiindexデータフレーム(Python)を反復し、インデックスと値のペアにdictsを割り当てます。
df_gb_aff = df.groupby(["affiliate_id", 'mkt']).sum()
df_gb_aff.sort('bkgs', ascending=False, inplace=True)
は私に見えるマルチインデックスのデータフレームを与えるために、このようなビット:私が今やりたいことは、各aff_idを反復処理する、との辞書を作ることです
bkgs
aff_id mkt
2508b863a1a4 bcab9d6ec630 1910.707124
6cc5f0e8c96b b7d0dbd38376 1374.924684
188e238326e4 446bb566f202 1206.589522
dbe759c691eb 1203.979908
6cc5f0e8c96b 0e9013464c4c 1203.532310
mkt(key) - bkgs(value)のペアですが、それぞれのaff_id値が異なるmkt値を持つため、Pythonはdf_gb_aff.loc [ index_1、index_2]は存在しません。
私はこれらでのインデックスを取得してきた:
aff_list = df_gb_aff.index.levels[0].values
mkt_list = df_gb_aff.index.levels[1].values
とを反復処理しようとしている:
for i in aff_list:
for j in mkt_list :
print df_gb_aff.loc[i,j]
誰もがこれを行うための賢明な方法がありますか?
D = {IDX:df_gb_aff.ix [IDX] [0] df_gb_aff.indexにおけるIDX用}まさに私が探していたものです。いいよ! –
私の答えが役に立ったら、[同意する](http://meta.stackexchange.com/a/5235/295067)を忘れないでください。ありがとう。 – jezrael