如何从python中的数据框创建带有索引的系列字典

Question

我有以下数据框

df = pd.DataFrame({'col_1': ['Animal','Deer','Sheep','Fish','Vehicle','Truck','Car','Mineral','Gold','Silver'], 
                   'col_2': ['Animal',0.5,0.25,0.25,'Vehicle',0.5,0.5,'Mineral',0.75,0.25],
                   'Group': [0,0,0,0,1,1,1,2,2,2]})

我想创建一个系列字典。我希望第 1 列是索引，第 2 列是值和组来指定系列。例如，第一个系列的名称（键）是“Animal”，它应该看起来像：


我尝试了以下方法。但这不对，我得到的是数据帧字典而不是系列，并且标题在第一行。

dict_of_series = {i: df.loc[df.group == i, ['col_1', 'col_2']] for i in range(1, df.group.iat[-1])} 

Answer 1

对loop by groupby object 和DataFrame.set_axis 使用字典理解，按每个组的第一行设置列名，通过在DataFrame.iloc 中的索引删除第一行和最后一列，最后在DataFrame.rename_axis 中删除列名：

dict_of_series = {g['col_2'].iat[0]: 
                  g.set_axis(g.iloc[0], axis=1).iloc[1:, :-1].rename_axis(None, axis=1) 
                  for i, g in df.groupby('Group')} 


print (dict_of_series['Animal'])
  Animal Animal
1   Deer    0.5
2  Sheep   0.25
3   Fish   0.25

print (dict_of_series['Vehicle'])
  Vehicle Vehicle
5   Truck     0.5
6     Car     0.5

print (dict_of_series['Mineral'])
  Mineral Mineral
8    Gold    0.75
9  Silver    0.25

对于系列，在解决方案之前使用DataFrame.set_index，并将选择最后一列的iloc 更改为Series 和最后一个Series.rename_axis：

df = df.set_index('col_1')

dict_of_series = {g['col_2'].iat[0]: 
                  g.set_axis(g.iloc[0], axis=1).iloc[1:, 0].rename_axis(None)
                  for i, g in df.groupby('Group')} 


print (dict_of_series['Animal'])
Deer      0.5
Sheep    0.25
Fish     0.25
Name: Animal, dtype: object