我有一个pandas数据帧:
banned_titles =
TitleId RelatedTitleId
0 89989 32598
1 89989 3085083
2 95281 3085083
当我将groupby应用于以下
时In [84]: banned_titles.groupby('TitleId').groups
Out[84]: {89989: [0, 1], 95281: [2]}
这是如此接近,但不是我想要的。
我想要的是:
{89989: [32598, 3085083], 95281: [3085083]}
有办法做到这一点吗?
答案 0 :(得分:26)
试试这个:
In [8]: x.groupby('TitleId')['RelatedTitleId'].apply(lambda x: x.tolist()).to_dict()
Out[8]: {89989: [32598, 3085083], 95281: [3085083]}
或作为一系列清单:
In [10]: x.groupby('TitleId')['RelatedTitleId'].apply(lambda x: x.tolist())
Out[10]:
TitleId
89989 [32598, 3085083]
95281 [3085083]
Name: RelatedTitleId, dtype: object
数据:
In [9]: x
Out[9]:
TitleId RelatedTitleId
0 89989 32598
1 89989 3085083
2 95281 3085083
答案 1 :(得分:4)
尝试列出一行(无lambda):
dict(df.groupby('TitleId')['RelatedTitleId'].apply(list))
# {89989: [32598, 3085083], 95281: [3085083]}