Python Pandas 辞書表記

Question

P,p=multidict({1:5,2:4,3:7,4:3})

上のようなP,pの辞書を引数として入力すると、第１の返値としてキーのリスト,第2の返値として辞書を返すデータ形式にpython 3.9でcsvファイルを取り込んでpandasを用いて変更したいのですがやり方がわかりません。
理由としては、最適化の際に、多くのサンプルデータを実行しなければならないため、必要なためです。
求められる結果

print(P)

[1,2,3,4,5]

print(p)

{1:1,2:1,3:2,4:2,5:2}

csvファイルには、excelで作成した。

1,2,3,4,5,
1,1,2,2,2,

1列目がPのリスト
2列目がpの辞書です
の行列が入っています。

前回の質問を参考にいろいろ文法を変えて試してみたのですがわかりませんでした。　
具体的な方法として、for文を用いて

import pandas as pd
import numpy as np
p_data=pd.read_csv('p.csv')
pf = p_data.dropna(how='all', axis=1)
pdic = {(i+1,j+1):d for i in range(len(pf)) for j}
print(pdic)

上のような形式で変更したいですのですが、pとPの回帰文の作成の仕方がわからず困っています
回答お願いします。

Comments

[8524ba23]

全体的に何をしたい、何が分からないのかがよく分かりません。
CSVを読み込んで、変数P,pに質問で提示された結果を格納したいということでしょうか？

[OGlp5b5kJbOKRyk]

はいそういうことです。

[8524ba23]

まずはCSVを読み込んで[1,2,3,4,5]と[1,1,2,2,2]という二つのリストに格納することはご自身でできますか？

[OGlp5b5kJbOKRyk]

無事出来ました。ありがとうございます。

Answer 1

P を ndarray で取得したいか list で取得したいかが不明ですね。

import pandas as pd
import numpy as np

dat = pd.read_csv('p.csv', header=None)
df = dat.dropna(how='all', axis=1)
P = df[:1].values[0]
p = dict(zip(df[:1].values[0], df[1:2].values[0]))

print(P)  # [1, 2, 3, 4, 5]
print(p)  # {1: 1, 2: 1, 3: 2, 4: 2, 5: 2}

list で取得したい場合は

P = list(df[:1].values[0])

Comments

[OGlp5b5kJbOKRyk]

わかりやすい説明ありがとうございます。
無事できました。

Answer 2

以下でできます。CSV読込～リストの作成までは基礎的な部分なのでご自身で実装ください。

# キーと値のリスト
keys = [1,2,3,4,5]
vals = [1,1,2,2,2]

P = keys
p = {k:v for k,v in zip(keys,vals)}

print(P) #[1, 2, 3, 4, 5]
print(p) #{1: 1, 2: 1, 3: 2, 4: 2, 5: 2}

Comments

[OGlp5b5kJbOKRyk]

説明ありがとうございます。