拆分含嵌套列表的字典项 实现customer id与brand id的一一映射

核心逻辑说明 #

原实现仅按品牌维度单次遍历，将单品牌下所有客户ID整体赋值给单个Batch，导致输出字段携带列表嵌套结构。调整为双层循环，外层遍历品牌分组，内层遍历单品牌下所有客户，每个客户单独生成独立的Batch对象即可。

修改后代码 #

import pandas as pd

df_dict = {}
for brand, values in reduced_df_send_message_now.groupby('brand_id'):
    df_dict.update({'brand_' + str(brand) : values.reset_index(drop=True)})
    
customers = [['1704283852'], ['1542053114', '1268330200', '1006435031']]
casino_ids = [['2000'], ['2080', '2080', '2080']]
batch_list = []

# 遍历每个品牌对应的客户组、赌场ID组
for customer_group, casino_group in zip(customers, casino_ids):
    # 同品牌下赌场ID完全一致，直接取第一个值使用
    casino_id = casino_group[0]
    # 遍历当前品牌下所有客户，每个客户单独生成Batch
    for customer_id in customer_group:
        batch = Batch()
        batch.user_identities = {'customer_id': customer_id}
        batch.user_attributes = {'casino_id': casino_id}
        batch_list.append(batch)

效果验证 #

调整后生成的batch_list元素结构完全匹配给出的target示例，单品牌下有多少个客户就会生成多少个独立的Batch对象，字段值均为字符串而非列表。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者AofWessex