python-3.x 将panda.groupby转换为dict

nlejzf6q 于 2023-03-04 发布在 Python

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考虑 Dataframe d：

d = pd.DataFrame({'a': [0, 2, 1, 1, 1, 1, 1],
                  'b': [2, 1, 0, 1, 0, 0, 2],
                  'c': [1, 0, 2, 1, 0, 2, 2]})
>   a   b   c
0   0   2   1
1   2   1   0
2   1   0   2
3   1   1   1
4   1   0   0
5   1   0   2
6   1   2   2

我想按列a将其拆分到字典中，如下所示：

{0:    a  b  c
    0  0  2  1,

 1:    a  b  c
    2  1  0  2
    3  1  1  1
    4  1  0  0
    5  1  0  2
    6  1  2  2,

 2:    a  b  c
    1  2  1  0}

我使用pandas.groupby找到的解决方案是：

{k: table for k, table in d.groupby("a")}

其他解决方案是什么？

python-3.x

来源：https://stackoverflow.com/questions/50966466/convert-pandas-groupby-to-dict

2条答案

按热度按时间

krcsximq1#

您可以将dict与应用于groupby的tuple/list一起使用：

res = dict(tuple(d.groupby('a')))

dict的一个高效内存替代方法是创建groupby对象，然后使用get_group：

res = d.groupby('a')
res.get_group(1)  # select dataframe where column 'a' = 1

如果生成的表需要一些小的操作，例如重置索引或删除groupby列，则继续使用字典解析。

res = {k: v.drop('a', axis=1).reset_index(drop=True) for k, v in d.groupby('a')}

赞(0）回复(0）举报 2023-03-04

pprl5pva2#

d.groupby('a').apply(lambda dd:dd.to_dict('i')).to_dict()

输出：

{0: {0: {'a': 0, 'b': 2, 'c': 1}},
 1: {2: {'a': 1, 'b': 0, 'c': 2},
  3: {'a': 1, 'b': 1, 'c': 1},
  4: {'a': 1, 'b': 0, 'c': 0},
  5: {'a': 1, 'b': 0, 'c': 2},
  6: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 2}},
 2: {1: {'a': 2, 'b': 1, 'c': 0}}}

赞(0）回复(0）举报 2023-03-04

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