如何使用嵌套词典计算百分比

how to calculate percentage with nested dictionary(如何使用嵌套词典计算百分比)
本文介绍了如何使用嵌套词典计算百分比的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!

问题描述

我纠结于如何使用嵌套词典计算百分比。我有一个old_dict = {'X': {'a': 0.69, 'b': 0.31}, 'Y': {'a': 0.96, 'c': 0.04}}定义的dictionay,我知道XY的百分比在表中:

input= {"name":['X','Y'],"percentage":[0.9,0.1]}
table = pd.DataFrame(input)

OUTPUT:
   name percentage
0   X   0.9
1   Y   0.1
但我希望用X和Y的百分比分别乘以a,b,c。即X*a = 0.9*0.69X*b = 0.9*0.31Y*a = 0.1*0.96Y*c = 0.1*0.04...这样我就可以找到a,b和c的混合百分比,最终得到了一个新的词典new_dict = {'a': 0.717, 'b': 0.279 ,'c': 0.004}

我正在努力解决如何突破嵌套的字典,以及如何将X和Y与表中的相应值链接起来。有谁可以帮我?谢谢!

推荐答案

您可以对第一个字典使用DataFrame,对第二个字典使用Series,并执行对齐乘法,然后sum

old_dict = {'X': {'a': 0.69, 'b': 0.31}, 'Y': {'a': 0.96, 'c': 0.04}}
df = pd.DataFrame(old_dict)

inpt = {"name":['X','Y'],"percentage":[0.9,0.1]}
table = pd.DataFrame(inpt)

# convert table to series:
ser = table.set_index('name')['percentage']
# alternative build directly a Series:
# ser = pd.Series(dict(zip(*inpt.values())))

# compute expected values:
out = (df*ser).sum(axis=1).to_dict()

输出:{'a': 0.717, 'b': 0.279, 'c': 0.004}

这篇关于如何使用嵌套词典计算百分比的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持编程学习网!

本站部分内容来源互联网,如果有图片或者内容侵犯您的权益请联系我们删除!

相关文档推荐

Leetcode 234: Palindrome LinkedList(Leetcode 234:回文链接列表)
How do I read an Excel file directly from Dropbox#39;s API using pandas.read_excel()?(如何使用PANDAS.READ_EXCEL()直接从Dropbox的API读取Excel文件?)
subprocess.Popen tries to write to nonexistent pipe(子进程。打开尝试写入不存在的管道)
I want to realize Popen-code from Windows to Linux:(我想实现从Windows到Linux的POpen-code:)
Reading stdout from a subprocess in real time(实时读取子进程中的标准输出)
How to call type safely on a random file in Python?(如何在Python中安全地调用随机文件上的类型?)