将 pandas 数据框转换为唯一元组列表答案

【问题标题】：Convert pandas dataframe into a list of unique tuple将 pandas 数据框转换为唯一元组列表
【发布时间】：2019-11-25 09:51:59
【问题描述】：

将 pandas 数据框转换为唯一元组列表的最有效方法是什么？在下面的代码中，我试图提取一个包含所有唯一 PostalCode 和 Age 的元组列表。

from typing import NamedTuple, Sequence, Tuple

import pandas as pd

data = [["tom", 10, "ab 11"], ["nick", 14, "ab 22"], ["juli", 10, "ab 11"]]
people = pd.DataFrame(data, columns=["Name", "Age", "PostalCode"])

subset = pd.unique(people[["PostalCode", "Age"]].values.ravel())

# This produce an error
output = list(subset.itertuples(index=False))

# Expected output
# [('ab 11', 10), ('ab 22', 14)]

【问题讨论】：

ab 11 和 ab 22 是邮政编码，但你说你想要独特的 Name 和 Age。
list(people.groupby(['PostalCode', 'Age']).groups) ..?

标签： python pandas dataframe tuples

【解决方案1】：

试试Groupby.groups:

list(people.groupby(['PostalCode', 'Age']).groups)

[出]

[('ab 11', 10), ('ab 22', 14)]

【讨论】：

很好的方法 - 我会接受你的回答，但来自@AkshayNevrekar 的方法也很完美。
谢谢@Michael。快乐编码
people.groupby(['PostalCode', 'Age']).first() 也会做同样的事情，将结果作为 DataFrame 返回。

【解决方案2】：

我认为你需要：

xyz = list(set((i,j) for i,j in zip(people["Age"], people["PostalCode"])))

print(xyz)

输出：

[(10, 'ab 11'), (14, 'ab 22')]

【讨论】：