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pandas 实现某一列分组,其他列合并成list

运维开发网 https://www.qedev.com 2021-04-07 14:04 出处:网络 作者: lxp198837
pandas列转换为字典,但将相同第一列(键)的所有值合并为一个键 形式一: import pandas as pd

pandas列转换为字典,但将相同第一列(键)的所有值合并为一个键

形式一:

import pandas as pd 
# data
data = pd.DataFrame({'column1':['key1','key1','key2','key2'],
    'column2':['value1','value2','value3','value3']})
print(data) 
# Grouped dict
data_dict = data.groupby('column1').colu编程客栈mn2.apply(list).to_dict() 
print(data_dict)

输出结果:

 column1 column2
0  key1 value1
1  key1 value2
2  key2 value3
3  key2 value3 
{'key1': ['value1', 'value2'], 'key2': ['value3', 'value3']}

形式二:

import pandas as pd
# data
df = pd.DataFrame({'column1':['key1','key1','key2','key2'],
    'column2':['value1','value2','value1','value2'],
    'column3':['value11','value11','value22','value22'],
    'column4':['value44','value44','value55','value55']}) 
# Grouped dict
data_dict = df.groupby('column1').apply(lambda x: {col:x[col].tolist() for col in x.columns if col != 'column2'}).to_dict()
print(data_dict) 
data_dict2 = df.groupby('column1').apply(lam编程客栈bda x: {col:x[col].tolist()[http://www.cppcns.com0] if col != 'column2' else x[col].tolist() for col in x.columns}).to_dict()
print(data_dict2)

输出结果:

#data_dict
{
  'key1': {
    'column1': ['key1', 'key1'], 
    'column3': ['value11', 'value11'], 
    'column4': ['value44', 'value44']
  }, 
  'key2': {
    'column1': ['key2', 'key2'], 
    'column3': ['value22', 'value22'], 
    'column4': ['value55', 'value55']
  }
}
#data_dict2
{
  'key1': {
    'column1': 'key1', 
    'column2': ['value1', 'value2'], 
    'column3': 'value11', 
    'column4': 'value44'
  }, 
  'key2': {
    'column1': 'key2', 
    'column2': ['value1', 'value2'], 
    'column3': 'value22', 
    'column4': 'value55'
  }
}

补充:pandas中,利用groupby分组后,对字符串字段进行合并拼接

在pandas里对于数值字段而言,groupby后可以用sum()、max()等方法进行简单的处理,对于字符串字段, 如果把它们的值拼接在一起,可以用使用 str.cat() 和 lamda 方法。

如,将下面表格中的内容,对skill字段按照id进行分组合并

pandas 实现某一列分组,其他列合并成list

实现代码:

import pandas as pd
file_name='test.xlsx'
df=pd.read_excel(file_name)
data=df.groupby('id')['skill'].apply(lambda x:x.str.cat(sep=':')).reset_index()
print(data)

效果如下:

pandas 实现某一列分组,其他列合并成list

另,数据处理时,常常需要将某一列进行拆分,分列,替换等,相关的函数有str.sp编程客栈lit()、str.extract()、str.replace().

pandas 实现某一列分组,其他列合并成list

以上为个人经验,希望能给大家一编程客栈个参考,也希望大家多多支持我们。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。

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