根据另一列中的值制作 DataFrame 中的值列表答案

【问题标题】：Making a list ouf of values in a DataFrame depending on values in another column根据另一列中的值制作 DataFrame 中的值列表
【发布时间】：2018-04-29 17:48:38
【问题描述】：

我有一个 pandas 数据框，如图所示。该框架中还有更多与任务无关的列。

id    pos      value       sente
1     a         I           21
2     b         have        21
3     b         a           21
4     a         cat         21
5     d         !           21
1     a         My          22
2     a         cat         22
3     b         is          22
4     a         cute        22
5     d         .           22

我想从某些列中列出一个列表，所以第一句 (sente=21) 和其他句子看起来都差不多。意味着每个句子都有自己的唯一条目。

`[('I', 'a', '1'), ..., ('!','d','5')]`

我已经有一个函数可以为一个句子执行此操作，但我不知道如何为框架中的所有句子（具有相同句子值的句子）执行此操作。

`class SentenceGetter(object):
  def __init__(self, data):
    self.n_sent = 1
    self.data = data
    self.empty = False
  def get_next(self):
    for t in self.data:
        try:
            s = self.data[(self.data["sente"] == 21)]
            self.n_sent += 1
            return 
              s["id"].values.tolist(),   
              s["pos"].values.tolist(),
              s["value"].values.tolist() 
        except:
            self.empty = True
            return None,None,None

foo = SentenceGetter(df)
sent, pos, token = foo.get_next()
in = zip(token, pos, sent)

由于我的框架非常大，所以无法使用这样的结构：

df.loc[((df["sente"] == df["sente"].shift(-1)) & (df["sente"] == df["sente"].shift(+1))), ["pos","value","id"]]

有什么想法吗？

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe multiple-columns

【解决方案1】：

如果您愿意使用标准库，collections.defaultdict 提供 O(n) 解决方案：

from collections import defaultdict

d = defaultdict(list)

for _, num, *data in df[['sente', 'value', 'pos', 'id']].itertuples():
    d[num].append(data)

结果：

defaultdict(list,
            {21: [('I', 'a', 1),
                  ('have', 'b', 2),
                  ('a', 'b', 3),
                  ('cat', 'a', 4),
                  ('!', 'd', 5)],
             22: [('My', 'a', 1),
                  ('cat', 'a', 2),
                  ('is', 'b', 3),
                  ('cute', 'a', 4),
                  ('.', 'd', 5)]})

【讨论】：

【解决方案2】：

您还可以使用groupby 和apply 函数。

方法一：给出一个数据框

(df
 .groupby('sente')
 .apply(lambda df: list(tuple(x) for x in df[['value','pos','id']].values))
 .reset_index()
 .rename(columns={0: 'values'}))

   sente                                             values
0     21  [(I, a, 1), (have, b, 2), (a, b, 3), (cat, a, ...
1     22  [(My, a, 1), (cat, a, 2), (is, b, 3), (cute, a...

方法二：给出字典

(df
 .groupby('sente')
 .apply(lambda df: list(tuple(x) for x in df[['value','pos','id']].values))
 .reset_index()
 .set_index('sente')[0].to_dict())

【讨论】：

【解决方案3】：

和@YOLO的回答基本一样

def f(df):
    s = df[['value','pos','id']].apply(tuple, axis=1)
    return s.tolist()
g = df.groupby('sente')
q = g.apply(f)

>>> type(q)
<class 'pandas.core.series.Series'>
>>> q[21]
[('I', 'a', 1), ('have', 'b', 2), ('a', 'b', 3), ('cat', 'a', 4), ('!', 'd', 5)]
>>> q[22]
[('My', 'a', 1), ('cat', 'a', 2), ('is', 'b', 3), ('cute', 'a', 4), ('.', 'd', 5)]

>>> q.tolist()
[[('I', 'a', 1), ('have', 'b', 2), ('a', 'b', 3), ('cat', 'a', 4), ('!', 'd', 5)], [('My', 'a', 1), ('cat', 'a', 2), ('is', 'b', 3), ('cute', 'a', 4), ('.', 'd', 5)]]
>>>
>>> q.to_dict()
{21: [('I', 'a', 1), ('have', 'b', 2), ('a', 'b', 3), ('cat', 'a', 4), ('!', 'd', 5)], 22: [('My', 'a', 1), ('cat', 'a', 2), ('is', 'b', 3), ('cute', 'a', 4), ('.', 'd', 5)]}
>>>

【讨论】：