Making OrderedDict out of Lists

Question

I am trying to modify my code so that it will work over different time spans. I want my variable days_dict to look like months_dict.

I have this variable called months_dict which works very well. I made it using these lines of code

graphmonths = [pivot_table[(m)].astype(float).values for m in range(1, 13)]
names = ["Jan", "Feb", "Mar","Apr","May","Jun","Jul","Aug","Sep","Oct","Nov", "Dec"]
months_dict = OrderedDict(list(zip(names, graphmonths)))

It looks like this

months_dict
Out[86]: 
OrderedDict([('Jan', array([ 17.,   4.,  11.,  12.,  13.,   6.,   9.,   7.,   8.,   7.,   4.,
         3.,   5.,   3.,   4.,   4.,   5.,   6.,   3.,   4.,  10.,   5.,
         8.,   5.,   3.,   4.,   9.,   4.,   2.,   2.])), ('Feb', array([ 30.,  11.,   8.,  11.,  10.,  10.,   1.,   8.,   3.,   5.,   5.,
        11.,   6.,   8.,   3.,   5.,   2.,   5.,  15.,   2.,   3.,   8.,
         6.,   6.,   5.,   4.,   9.,   6.,  11.,   1.])), ('Mar', array([ 29.,  13.,  25.,   6.,   7.,  11.,   2.,   9.,   9.,   5.,   4.,
         7.,  12.,   5.,   5.,   8.,   8.,   5.,  13.,   6.,   8.,   3.,
         7.,   5.,  10.,   5.,   6.,   4.,   3.,   4.])), ('Apr', array([ 39.,  22.,  24.,  23.,  14.,   8.,  20.,   7.,   8.,   3.,   6.,
         7.,   6.,   6.,   6.,   3.,  15.,   8.,   4.,   1.,   5.,   2.,
         4.,   7.,   2.,   4.,   6.,   3.,   5.,   0.])), ('May', array([ 15.,  34.,   7.,  11.,   6.,   3.,   6.,  11.,   9.,   3.,   5.,
         5.,  10.,   1.,   5.,   4.,   2.,   4.,   5.,   5.,   2.,   3.,
        13.,   9.,   4.,   7.,   5.,   3.,   5.,   0.])), ('Jun', array([ 27.,  27.,  13.,  11.,   8.,   4.,   7.,   4.,   7.,   7.,   4.,
         9.,   6.,   4.,   6.,   4.,   7.,   9.,   1.,   3.,   2.,  11.,
         8.,   1.,   4.,   4.,   5.,   1.,   3.,  10.])), ('Jul', array([ 22.,  30.,  24.,   9.,   5.,  10.,   6.,   3.,   5.,   9.,  12.,
         6.,   4.,   6.,   5.,  10.,   6.,   7.,   1.,   9.,   2.,   6.,
         0.,   8.,   6.,   2.,   3.,   6.,   5.,   9.])), ('Aug', array([ 12.,  18.,   0.,   4.,  10.,   8.,   4.,   3.,   7.,   7.,  14.,
         3.,   5.,  10.,   5.,   7.,   6.,   2.,   0.,   8.,  20.,  10.,
         1.,   5.,   7.,   8.,   3.,   0.,   5.,  12.])), ('Sep', array([ 36.,  29.,  21.,   6.,  13.,  11.,   6.,   6.,   6.,  11.,   5.,
         6.,   3.,   6.,   4.,   5.,   6.,   5.,   7.,   8.,   2.,   3.,
         1.,   4.,   5.,   6.,   3.,   3.,  10.,   7.])), ('Oct', array([ 21.,  31.,  12.,  11.,   8.,  11.,   6.,   5.,   9.,   6.,   8.,
         5.,   4.,   4.,   7.,   4.,   1.,   6.,   9.,   3.,   5.,   7.,
         6.,   7.,   6.,   6.,   3.,   4.,   4.,   8.])), ('Nov', array([ 18.,  17.,  12.,   5.,  12.,  18.,  12.,   8.,   3.,  10.,   2.,
         3.,   9.,   4.,  12.,   6.,   5.,   4.,   2.,   8.,   4.,   5.,
         4.,   3.,   2.,   3.,   4.,  21.,   3.,   3.])), ('Dec', array([ 15.,  14.,  17.,  10.,  11.,  14.,   7.,  11.,   5.,   3.,   6.,
         9.,   3.,  15.,   9.,  11.,   5.,   7.,   5.,   7.,   1.,   1.,
         4.,   1.,   7.,   7.,   3.,   4.,   2.,   2.]))])

Now I am trying to do the same but for a month. So I have

Days = pivot_table.columns[1:].tolist()

this gives

Days
Out[80]: 
[1L,
 2L,
 3L,
 4L,
 5L,
 6L,
 7L,
 8L,
 9L,
 10L,
 11L,
 12L,
 13L,
 14L,
 15L,
 16L,
 17L,
 18L,
 19L,
 20L,
 21L,
 22L,
 23L,
 24L,
 25L,
 26L,
 27L,
 28L,
 29L,
 30L]

Then I have

graphdays = [pivot_table[(m)].astype(float).values for m in range(1, len(Days)+1)]
days_dict = OrderedDict(list(zip(Days, graphdays)

but days_dict looks like this:

days_dict
Out[73]: 
OrderedDict([(1L, array([ 3.,  0.,  0.,  0.,  0.,  2.,  0.,  1.,  0.,  0.,  2.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  0.,  1.,
        0.,  0.,  0.,  0.])), (2L, array([ 1.,  1.,  0.,  0.,  3.,  1.,  0.,  1.,  1.,  1.,  0.,  1.,  0.,
        0.,  1.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.])), (3L, array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.])), (4L, array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  1.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  2.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.])), (5L, array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.])), (6L, array([ 1.,  3.,  0.,  0.,  1.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  1.,
        0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  1.,  0.])), (7L, array([ 2.,  2.,  1.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        1.,  4.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  2.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  2.,  0.])), (8L, array([ 9.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  1.,  1.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  1.,  2.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.])), (9L, array([ 1.,  0.,  4.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  3.,  2.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.])), (10L, array([ 2.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.])), (11L, array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.])), (12L, array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.])), (13L, array([ 1.,  0.,  0.,  2.,  1.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        1.,  0.,  0.,  0.])), (14L, array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.])), (15L, array([  0.,   2.,  10.,   1.,   0.,   0.,   1.,   1.,   0.,   1.,   1.,
         3.,   0.,   2.,   0.,   1.,   0.,   2.,   0.,   0.,   0.,   0.,
         0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.])), (16L, array([ 0.,  4.,  3.,  0.,  0.,  0.,  5.,  2.,  1.,  0.,  0.,  0.,  3.,
        1.,  0.,  0.,  1.,  4.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.])), (17L, array([ 0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  0.,  2.,  1.,  0.,  1.,
        0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  2.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        1.,  0.,  0.,  0.])), (18L, array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  1.,  0.,  1.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  1.,
        0.,  0.,  0.,  0.])), (19L, array([ 4.,  1.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  1.,  1.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.])), (20L, array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.])), (21L, array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.])), (22L, array([ 2.,  1.,  0.,  5.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  2.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  3.,  0.,  0.,  0.,  0.,  2.,
        0.,  1.,  0.,  0.])), (23L, array([ 2.,  0.,  0.,  0.,  1.,  1.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  0.,
        0.,  0.,  1.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        1.,  3.,  0.,  1.])), (24L, array([ 1.,  0.,  0.,  3.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  1.,  0.,  1.,
        0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  3.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  1.,  2.])), (25L, array([ 1.,  4.,  0.,  1.,  0.,  2.,  0.,  0.,  1.,  0.,  1.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  1.,  0.,  6.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  6.,  0.,
        2.,  0.,  0.,  2.])), (26L, array([ 0.,  1.,  0.,  2.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  2.,  0.,  0.,  1.,
        1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  2.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.])), (27L, array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.])), (28L, array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.])), (29L, array([ 2.,  1.,  0.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        1.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  1.,
        0.,  0.,  1.,  0.])), (30L, array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  1.,  0.,  0.]))])

With 'L's in the code.

What are these 'L's? How can I remove them so that this code will work the same as with months_dict?

@PadraicCunningham any idea how to get rid of it to make the two dicts match? — jenryb, Jul 15 '15 at 22:50
@Jenrryb, can you add a bit of the original df itself so I can copy/paste and run the code? — Padraic Cunningham, Jul 15 '15 at 23:07
@PadraicCunningham Here is some mock data https://www.dropbox.com/s/o2010jiiuve6hy9/MOCK_DATA%20%281%29.csv?dl=0 — jenryb, Jul 15 '15 at 23:20
@PadraicCunningham I also added the code leading up to what I originally posted to make it easier to copy paste. — jenryb, Jul 15 '15 at 23:29
what should `result.columns = ['Month', 'CompanyName', 'NumberCalls']` actually be? — Padraic Cunningham, Jul 15 '15 at 23:36
@PadraicCunningham Everything with 'Month' changes to 'Day' in the new code. — jenryb, Jul 15 '15 at 23:39
Are you missing some column names? There are 7 in the original df — Padraic Cunningham, Jul 15 '15 at 23:40
@PadraicCunningham I am only using two columns for the code, the CompanyName and the recvd_dttm — jenryb, Jul 16 '15 at 14:25

score 0 · Answer 1 · edited May 23 '17 at 12:06

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L means long integer (Why do integers in database row tuple have an 'L' suffix?). Long integers and regular integers were merged in Python 3, so you can get rid of them by switching to Python 3. I do not think you have to worry about them, however.

edited May 23 '17 at 12:06

Community

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answered Jul 15 '15 at 21:37

rohanp

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Ah. What if I want to stay with Python 2.7? It seems like people say to ignore them, but in my case the months_dict is working and the days_dict is not, and since that's the only difference I see, I feel like that's the problem. – jenryb Jul 15 '15 at 21:39

score 0 · Accepted Answer · answered Jul 16 '15 at 17:13

Alright I figured out how to make it work. First I had to make a list of Days. I took this from my dataframe. Then I used

graphdays = [pivot_table[(m)].astype(float).values for m in range(1, len(Days)+1)]
days_dict = OrderedDict(list(zip(Days, graphdays)))

and it worked!

Making OrderedDict out of Lists

2 Answers2