新列中的熊猫数据反向增量字典

Question

我在每一行中保存了一个具有不同键的字典，在一个新的Dataframe列中，所有值都等于0。

从的末尾开始，根据另一列(同一行)的值，我想增加这个字典，并存储此字典的视图。

增量是可以的，但是存储视图不起作用。最后，我在整个专栏里都有同一本字典。

Before
col1    col_dict
1       {1:0, 2:0, 3:0}
2       {1:0, 2:0, 3:0}
3       {1:0, 2:0, 3:0}

What i want:

col1    col_dict
1       {1:1, 2:1, 3:1}
2       {1:0, 2:1, 3:1}
3       {1:0, 2:0, 3:1}

What I have:

col1    col_dict
1       {1:1, 2:1, 3:1}
2       {1:1, 2:1, 3:1}
3       {1:1, 2:1, 3:1}

例如：

def function():
    for x in reversed(range(20)):
        #taking the value in the other column, and incrementing the value in the dictionary
        dataset["dict_column"][x][str(dataset.value[x])][0] += 1

我试图通过列表格式，同样的问题。我认为这是由于熊猫的过程。

提前谢谢你。

愿意接受任何解决方案来完成这项工作

Answer 1

在增加字典后，您可以使用字典的副本分配给col_dict。重新编制数据数据的索引，以确保反向增量。

import pandas as pd
import copy
df = pd.DataFrame()
df["col1"] = [1, 2, 3]

col_dict = {i:0 for i in df["col1"]}

def get_dict(col):
    col_dict[col] = 1
    return copy.copy(col_dict)

df = df.iloc[::-1]
df["col_dict"] = df["col1"].apply(get_dict)
df = df.iloc[::-1]
print(df)

Answer 2

多亏了无名氏，我找到了解决问题的办法，也许不是最好的选择，但因为我不需要表演。

这是我的代码，比他的代码效率低，但对于像我这样的初学者来说，理解起来可能更清楚(无意冒犯)。

import pandas as pd
import copy

def function():
    #to skip the copy for the first (last) row
    flag = 0
    for x in reversed(range(20)):
        if flag == 0:
            dataset["dict_column"][x][str(dataset.value[x])][0] += 1
            flag = 1
        else:
            dataset["dict_column"][x] = copy.deepcopy(dataset["dict_column"][x+1])
            dataset["dict_column"][x][str(dataset.value[x])][0] += 1