如何基于指定条件将Pandas DataFrame转换为目标嵌套字典结构

核心问题定位 #

1. 字典键类型错误：Python中可变类型（比如列表）不能作为字典的key，你预期结构里的["Spot month Lim", "Aggregate Lim"]是列表，无法直接当键，必须换成不可变的(Spot month Lim, Aggregate Lim)元组类型。
2. 字典结构初始化不匹配：你最开始初始化ifeu_dict[principal] = []给的是列表，后面又想把它当字典用ifeu_dict[principal][limit_tuple]，类型不匹配必然报错。

修复后代码 #

首先调整初始化逻辑，用嵌套的defaultdict结构匹配你的目标层级，同时简化重复的类型转换逻辑：

from collections import defaultdict

# 初始化嵌套结构：外层key是Principal Venue Product Code，对应值为字典；内层key是limit元组，对应值是存Venue Product Codes的列表
ifeu_dict = defaultdict(lambda: defaultdict(list))

for idx, row in df.iterrows():
    if row.loc["Venue MIC"] != "IFEU":
        continue
    
    # 统一提取字段，避免重复取值
    spot_lim = row.loc["Spot month single limit#"]
    other_lim = row.loc["Other month limit#"]
    product_code = row.loc["Venue Product Codes"]
    principal = row.loc["Principal Venue Product Code"]
    
    # 统一处理limit值转整数的逻辑，兼容字符串、数字两种输入
    try:
        if isinstance(spot_lim, str):
            spot_lim = int(spot_lim.split()[0].replace(",", ""))
            other_lim = int(str(other_lim).split()[0].replace(",", ""))
        # 确保最终limit是int类型
        spot_lim = int(spot_lim)
        other_lim = int(other_lim)
    except (ValueError, TypeError):
        # 转换失败直接跳过当前行
        continue
    
    # 以limit元组为key，追加对应的product code
    limit_key = (spot_lim, other_lim)
    ifeu_dict[principal][limit_key].append(product_code)

如果你确实需要将key转为列表格式（仅可用于输出展示，无法用作字典索引），可以后续再做一次格式转换：

output_dict = {
    principal: {
        list(limit_key): product_list
        for limit_key, product_list in principal_data.items()
    }
    for principal, principal_data in ifeu_dict.items()
}

额外说明 #

• 你原代码中for (col, row) in df.iterrows()属于笔误，iterrows返回的是(行索引, 行数据)，已经修正为idx, row
• 用isinstance()判断类型比直接type() ==更严谨，能够兼容子类场景

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bamir