Pandas 数据框以列中的唯一值作为键，嵌套列表作为值

【问题标题】：Pandas dataframe to dict with unique values from coloumn as keys and nested lists as valuesPandas 数据框以列中的唯一值作为键，嵌套列表作为值
【发布时间】：2019-02-24 16:47:03
【问题描述】：

我正在尝试将数据帧转换为字典，以列（列 3）中的唯一值作为键。

从这里：

  Col1   Col2   Col3
0  a       b      x
1  c       d      x
2  e       f      y
3  g       h      y

到这里：

{x:[[a,b][c,d]],y:[[e,f],[g,h]]}

使用下面的代码，我得到了元组，这对我来说真的没有用。

new_dict = df.groupby('col3').apply(lambda x: list(zip(x['col1'],x['col2']))).to_dict()

输出：

{x:[(a,b),(c,d)],y:[(e,f),(g,h)]}

【问题讨论】：

标签： pandas dictionary dataframe python-3.6 pandas-groupby

【解决方案1】：

使用map 列出或列出理解：

new_dict = (df.groupby('col3')
              .apply(lambda x: list(map(list, zip(x['col1'],x['col2']))))
              .to_dict())
print (new_dict)
{'x': [['a', 'b'], ['c', 'd']], 'y': [['e', 'f'], ['g', 'h']]}

new_dict = (df.groupby('col3')
              .apply(lambda x: [list(y) for y in zip(x['col1'],x['col2'])])
              .to_dict())

另一种解决方案是将每个组转换为二维数组并转换为list：

new_dict = df.groupby('col3')['col1','col2'].apply(lambda x: x.values.tolist()).to_dict()

【讨论】：

感谢您的快速回答，它运行良好！我会尽快将您的答案标记为已接受（我必须再等 10 分钟 :)）