CSVのデータをネストされた辞書型へ変換する

Question

以下のようなCSVデータをPythonのネストされた辞書型へ変換したいと思っています。
Python初心者でどのようなコードを書いたら良いかわからず質問させていただきました。
やりたいこととしてはCSVデータのClassをキーとしてグループ化し、色々な条件でデータの抽出を
行いたいと思っています。

【もとのCSVデータ】

Class	No.	English	Math	Science	Society
A	1	63	75	68	82
A	2	74	72	83	86
B	2	59	65	71	81
B	1	63	56	74	81
C	3	66	72	61	73
C	1	72	67	58	69
C	2	74	78	61	66
D	2	88	91	92	80
D	1	60	79	68	77
D	3	79	83	85	90

---

【欲しいアウトプット】

data ={ {'A': {'No.':[1,2], 'English':[63,74], 'Math':[75,72], 'Science':[68,83], 'Society':[82,86]}}, 
        {'B': {'NO.':[2,1], 'English':[59,63], 'Math':[65,56], 'Science':[71,74], 'Society':[81,81]}},
        {'C': {'No.':[3,1,2], 'English':[66,72,74], 'Math':[72,67,78], 'Science':[61,58,61], 'Society':[73,69,66]}},
        {'D': {'No.':[2,1,3], 'English':[88,60,79], 'Math':[91,79,83], 'Science':[92,68,85], 'Society':[80,77,90]}} }

自分なりに調べたところ、itertools.groupbyやdict.setdefaultなど使えばできるようなことが書いてありましたがよく分かりませんでした。
どなたかわかる方いらっしゃれば教えていただけると幸いです。

Answer 1

愚直にやる方法しか思いつきませんでしたが、
input.csvというファイルを作成したうえで、こんな感じでしょうか。

import pandas as pd

df = pd.read_csv("input.csv")

result = {}
for c in df["Class"].unique():
    df_part = df[df["Class"]==c]
    result[c] = {}
    for col in df_part.columns:
        if col == "Class":
            continue
        result[c][col] = [*df_part[col].values]

print(result)

Comments

[taka0606]

回答ありがとうございます。やはり力技でやっていくしかないのですね。大変参考になりました。

Answer 2

CSVデータのClassをキーとしてグループ化し、色々な条件でデータの抽出

がご要望であれば必ずしも辞書型でなくてもよくDataFrameで
https://qiita.com/T_Shinomiya/items/c039451869382e0790f4
でよろしいのではないでしょうか。

Comments

[taka0606]

回答ありがとうございます。dplyr、こんな便利なものが存在するのを知らなかったので大変助かりました。データフレームで処理したいと思っていたものの、辞書型に変換して処理するとよいと助言を受けて色々試しました。かなり苦戦していたので目から鱗でした。

[aokikenichi]

あるキーに相当する値が欲しい
のような場合は辞書型が威力を発揮致しますが、例示いただいたデータ例ですと今後
Science>=80 のみを抽出
Mathの合計値、平均値を集計
合計値のカテゴリ毎に評定A/B/Cを付ける
などとなるとdplyr等の取り扱いに習熟しておいた方が今後応用が利きます

[taka0606]

辞書型にして処理すべきものの判断基準まで教えていただきありがとうございます。
あいまいな認識のまま使っていたので非常に参考になりました。