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python - Pandas DataFrame.groupby() 到具有多列值的字典

coder 2023-08-25 原文 

type(Table)
pandas.core.frame.DataFrame

Table
======= ======= =======
Column1 Column2 Column3
0       23      1
1       5       2
1       2       3
1       19      5
2       56      1
2       22      2
3       2       4
3       14      5
4       59      1
5       44      1
5       1       2
5       87      3

对于任何熟悉 pandas 的人，我将如何使用 .groupby() 方法构建一个多值字典？

我希望输出类似于这种格式:

{
    0: [(23,1)]
    1: [(5,  2), (2, 3), (19, 5)]
    # etc...
    }

其中 Col1 值表示为键，相应的 Col2 和 Col3 是为每个 Col1<> 键。

我的语法只适用于将一列汇集到 .groupby() 中:

Table.groupby('Column1')['Column2'].apply(list).to_dict()
# Result as expected
{
    0: [23], 
    1: [5, 2, 19], 
    2: [56, 22], 
    3: [2, 14], 
    4: [59], 
    5: [44, 1, 87]
}

然而，为索引指定多个值会导致返回值的列名:

Table.groupby('Column1')[('Column2', 'Column3')].apply(list).to_dict()
# Result has column namespace as array value
{
    0: ['Column2', 'Column3'],
    1: ['Column2', 'Column3'],
    2: ['Column2', 'Column3'],
    3: ['Column2', 'Column3'],
    4: ['Column2', 'Column3'],
    5: ['Column2', 'Column3']
 }

我如何返回值数组中的元组列表？

最佳答案

自定义您在 apply 中使用的函数，以便它返回每个组的列表列表:

df.groupby('Column1')[['Column2', 'Column3']].apply(lambda g: g.values.tolist()).to_dict()
# {0: [[23, 1]], 
#  1: [[5, 2], [2, 3], [19, 5]], 
#  2: [[56, 1], [22, 2]], 
#  3: [[2, 4], [14, 5]], 
#  4: [[59, 1]], 
#  5: [[44, 1], [1, 2], [87, 3]]}

如果您明确需要元组列表，请使用 list(map(tuple, ...)) 进行转换:

df.groupby('Column1')[['Column2', 'Column3']].apply(lambda g: list(map(tuple, g.values.tolist()))).to_dict()
# {0: [(23, 1)], 
#  1: [(5, 2), (2, 3), (19, 5)], 
#  2: [(56, 1), (22, 2)], 
#  3: [(2, 4), (14, 5)], 
#  4: [(59, 1)], 
#  5: [(44, 1), (1, 2), (87, 3)]}

关于python - Pandas DataFrame.groupby() 到具有多列值的字典，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/49017178/

多列DataFrameColumncode39pythonpandasdictionaryjupyter

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