将 Pandas DataFrame 转换为具有相同类值的字典答案

【问题标题】：Convert a Pandas DataFrame to a dictionary with values of same class together将 Pandas DataFrame 转换为具有相同类值的字典
【发布时间】：2020-08-17 18:01:45
【问题描述】：

我有一个包含两列的 DataFrame。我想将此 DataFrame 转换为 python 字典。我希望第一列的元素是键，而另一列的元素是值。

   item_cat_id  item_id
0            0       12
1            2       11
2            1       13
3            3       20
4            1       22
5            1       19
6            2       15
7            0       25

我希望我的输出作为字典：

{'0': [12,25], '1': [13,22,19], '2': [11,15], '3' : [20]}

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe dictionary

【解决方案1】：

df.groupby('item_cat_id')['item_id'].apply(list).to_dict()

样本数据：

    Animal  Number_legs
0   fox         4
1   Kangaroo    2
2   deer        4
3   spider      8
4   fox         7

代码：

df.groupby('Animal')['Number_legs'].apply(list).to_dict()

结果：

{'Kangaroo': [2], 'deer': [4], 'fox': [4, 7], 'spider': [8]}

【讨论】：

但是如果我有
item_cat_id item_id 0 12 2 11 1 22 3 20 1 22 1 19 2 15 0 12
如果两行的 item_id 相同，item_cat_id 相同，该怎么办
@Amit 没问题。我用 fox - 4 替换了上面例子中的袋鼠，结果如下： {'deer': [4], 'fox': [4, 4, 7], 'spider': [8]} But you don'不想要重复的条目，这是一个不同的问题。

【解决方案2】：

替代解决方案：

df.groupby('item_cat_id').item_id.agg(lambda x: list(x)).to_dict()

结果：

{0: [12, 25], 1: [13, 22, 19], 2: [11, 15], 3: [20]}

【讨论】：