将Pandas DataFrame转换为字典，其中列是键，(按列)行是值

kqlmhetl 于 2022-11-20 发布在其他

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我希望将DataFrame转换为字典，其中列是键，行（按列）是其值。在执行此操作时，我还需要使用分组。

team  id    name  salary
0      Alpha  10    Jack    1000
1      Alpha  15    John    2000
2      Alpha  20    John    2000
3      Bravo  50  Thomas    5000
4      Bravo  55  Robert    6000
5      Bravo  60  Albert    7000

预期输出：

# expected output WITH duplicates
ex = {'Alpha': {'id': [10, 15, 20], 'name': ['Jack', 'John', 'John'], 'salary': [1000, 2000, 2000]},
      'Bravo': {'id': [50, 55, 60], 'name': ['Thomas', 'Robert', 'Albert'], 'salary': [5000, 6000, 7000]}
      }

# expected output WITHOUT duplicates ('name', 'salary')
ex = {'Alpha': {'id': [10, 15, 20], 'name': ['Jack', 'John'], 'salary': [1000, 2000]},
      'Bravo': {'id': [50, 55, 60], 'name': ['Thomas', 'Robert', 'Albert'], 'salary': [5000, 6000, 7000]}
      }

可以使用df.to_dict()来完成吗？

代码示例：

import pandas as pd

d = {'team': ['Alpha', 'Alpha', 'Alpha', 'Bravo', 'Bravo', 'Bravo'],
     'id': [10, 15, 20, 50, 55, 60],
     'name': ['Jack', 'John', 'John', 'Thomas', 'Robert', 'Albert'],
     'salary': [1000, 2000, 2000, 5000, 6000, 7000]}

df = pd.DataFrame(data=d)

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/74437669/convert-pandas-dataframe-to-dictionary-where-columns-are-keys-and-column-wise

2条答案

按热度按时间

djmepvbi1#

一个Groupby然后to_dict就可以了：

out = df.groupby('team').agg(list).to_dict('index')
print(out)

输出量：

{'Alpha': {'id': [10, 15, 20],
           'name': ['Jack', 'John', 'John'],
           'salary': [1000, 2000, 2000]},
 'Bravo': {'id': [50, 55, 60],
           'name': ['Thomas', 'Robert', 'Albert'],
           'salary': [5000, 6000, 7000]}}

对于唯一列表：

out = df.groupby('team').agg(lambda x: x.unique().tolist()).to_dict('index')
print(out)

# Output:

{'Alpha': {'id': [10, 15, 20],
           'name': ['Jack', 'John'],
           'salary': [1000, 2000]},
 'Bravo': {'id': [50, 55, 60],
           'name': ['Thomas', 'Robert', 'Albert'],
           'salary': [5000, 6000, 7000]}}

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rxztt3cl2#

- 预期输出 WITH 重复 * *

df.groupby('team').agg(list).T.to_dict()

中的每一个
输出：

{'Alpha': {'id': [10, 15, 20],
           'name': ['Jack', 'John', 'John'],
           'salary': [1000, 2000, 2000]},
 'Bravo': {'id': [50, 55, 60],
           'name': ['Thomas', 'Robert', 'Albert'],
           'salary': [5000, 6000, 7000]}}

格式

- 预期输出 WITHOUT 重复项 * *

df.groupby('team').agg(lambda x: list(set(x))).T.to_dict()

格式
输出：

{'Alpha': {'id': [10, 20, 15],
  'name': ['Jack', 'John'],
  'salary': [1000, 2000]},
 'Bravo': {'id': [50, 60, 55],
  'name': ['Thomas', 'Albert', 'Robert'],
  'salary': [5000, 7000, 6000]}}

格式

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预期输出：

代码示例：

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