熊猫数据框到元组列表的字典答案

【问题标题】：Pandas dataframe to dict of list of tuples熊猫数据框到元组列表的字典
【发布时间】：2020-08-18 12:29:44
【问题描述】：

假设我有以下数据框：

df = pd.DataFrame({'id': [1,2,3,3,3], 'v1': ['a', 'a', 'c', 'c', 'd'], 'v2': ['z', 'y', 'w', 'y', 'z']})
df
id  v1  v2
1   a   z
2   a   y
3   c   w
3   c   y
3   d   z

我想把它转换成这种格式：

{1: [('a', 'z')], 2: [('a', 'y')], 3: [('c', 'w'), ('c', 'y'), ('d', 'z')]}

我基本上想创建一个字典，其中键是 id，值是这个 id 的 (v1,v2) 的元组列表。

我尝试在 id 中使用 groupby：

df.groupby('id')[['v1', 'v2']].apply(list)

但这没有用

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe pandas-groupby

【解决方案1】：

先创建元组，然后通过聚合list 传递给groupby：

d = df[['v1', 'v2']].agg(tuple, 1).groupby(df['id']).apply(list).to_dict()
print (d)
{1: [('a', 'z')], 2: [('a', 'y')], 3: [('c', 'w'), ('c', 'y'), ('d', 'z')]}

另一个想法是使用MultiIndex：

d = df.set_index(['v1', 'v2']).groupby('id').apply(lambda x: x.index.tolist()).to_dict()

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用collections 库中的defaultdict：

from collections import defaultdict

d = defaultdict(list)

for k, v, s in df.to_numpy():
    d[k].append((v, s))

defaultdict(list,
            {1: [('a', 'z')],
             2: [('a', 'y')],
             3: [('c', 'w'), ('c', 'y'), ('d', 'z')]})

【讨论】：

【解决方案3】：

df['New'] = [tuple(x) for x in df[['v1','v2']].to_records(index=False)]

df=df[['id','New']]
df=df.set_index('id')
df.to_dict()

输出：

{'New': {1: ('a', 'z'), 2: ('a', 'y'), 3: ('d', 'z')}}

【讨论】：