我有一个如下所示的 pandas 数据框
idx, f1, f2, f3
1, a, a, b
2, b, a, c
3, a, b, c
.
.
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87 e, e, e
我需要将其他列转换为基于 idx 列的字典列表。所以，最终结果应该是：
idx, features
1 , [{f1:a, f2:a, f3:b}, {f1:b, f2:a, f3:c}, {f1:a, f2:b, f3:c}]
.
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87, [{f1: e, f2:e, f3:e}]
是否可以在 pandas 中使用 groupby 做类似的事情？
【问题讨论】：
标签： python dictionary pandas
您可以通过index 使用groupby，然后使用apply to_json：
print df
f1 f2 f3
idx
1 a a b
1 b a c
1 a b c
87 e e e
print df.groupby(level=0).apply(lambda x: x.to_json(orient='records'))
1 [{"f1":"a","f2":"a","f3":"b"},{"f1":"b","f2":"...
87 [{"f1":"e","f2":"e","f3":"e"}]
dtype: object
或者如果列idx 不是index：
print df
idx f1 f2 f3
0 1 a a b
1 1 b a c
2 1 a b c
3 87 e e e
print df.groupby('idx').apply(lambda x: x.to_json(orient='records'))
idx
1 [{"idx":1,"f1":"a","f2":"a","f3":"b"},{"idx":1...
87 [{"idx":87,"f1":"e","f2":"e","f3":"e"}]
dtype: object
【讨论】：
to_json 创建一个字符串值列，如果您想在不重新解析 json 的情况下获取实际列表的列表，您可以执行 df.groupby('idx').apply(lambda g: g.to_dict(orient='records'))，然后调用 @987654334在结果上 @ 以获取列表列表，或 .to_dict() 以获取 idx => [{f1: ..., f2: ..., f3: ...}] 的字典