Python数据框字典聚合与sum合并失败答案

【问题标题】：Python dataframe dictionary aggregation merging with sum failedPython数据框字典聚合与sum合并失败
【发布时间】：2016-03-08 18:00:25
【问题描述】：

假设我有这样的数据框：

da1 = DataFrame({'id':['bub','char', 'bub'],
                 'a':[{'t1':1,'t2':3},
                      {'t1':3},
                      {'t2':1}]})
print da1
                      a    id
0  {u't2': 3, u't1': 1}   bub
1            {u't1': 3}  char
2            {u't2': 1}   bub

我想按键汇总'a'列的内容，按'id'分组，我尝试的是：

print da1.groupby('id')\
        .aggregate({
            'a': lambda x: DataFrame.from_dict(x).sum().to_dict()})
id                                                    a 
bub   <built-in method values of dict object at 0x7f...
char  <built-in method values of dict object at 0x7f...

但如果我这样做：

bub = [{'t1':1,'t2':3}, {'t2':1}]
print DataFrame.from_dict(bub).sum().to_dict()
{'t2': 4.0, 't1': 1.0}

我第一次得到我想要的，我错过了什么？

upd：我也试过使用 Counter()，没有成功...

from collections import Counter
print dict(sum((Counter(dict(x)) for x in bub),Counter()))
{'t2': 4, 't1': 1}

print da1.groupby('id')\
            .aggregate({
                'a': lambda dic: dict(sum((Counter(dict(x)) for x in dic),Counter()))})
id                                                    a 
bub   <built-in method values of dict object at 0x7f...
char  <built-in method values of dict object at 0x7f...

【问题讨论】：

我怀疑您的第一个数据框 da1 是否是您想要的：带有值的 dicts 列通常不是您放入数据框的内容。
你是对的！我实际上将使用非常相似的结构将此类字段插入数据库。

标签： python python-2.7 dictionary pandas merge

【解决方案1】：

我找到了解决这个问题的方法，可能效率很低，但它对我有用。

我发现issue 在使用 apply 方法时出现了类似的错误，并且该错误已修复。由于他们固定为 apply 我使用 apply 函数来做我想做的事。

print DataFrame({'visitorId':da1.groupby('id', as_index=False).groups.keys(),
           'a':da1.groupby('id', as_index=False)\
                        .apply(lambda dic:
                                dict(sum((Counter(dict(x)) for x in dic.a),
                                          Counter())))})

                      a visitorId
0  {u't2': 4, u't1': 1}       bub
1            {u't1': 3}      char

我对分组数据使用了 apply 方法，获取“标识符”的最简单方法是获取组键。如果您对如何更有效地执行此操作有任何建议，请告诉我！

【讨论】：