Question

我有一个数据框，例如：

<li class='dropdown'><span>Features ▾</span>
  <ul class='features-menu'>
    <li><a href='#'>Harder</a></li>
    <li><a href='#'>Better</a></li>
    <li><a href='#'>Faster</a></li>
    <li><a href='#'>Stronger</a></li>
  </ul>
</li>

我想得到一个字典，其中每个索引都将成为字典中的键，以便：键= 0，值= ['val1'，'val2'，'val3'，'val4'，'val5']

任何想法怎么做？我一直在使用“ to_dict”，但似乎我没有做我需要做的事。

Answer 1

我可以想到这样的东西：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'index': [0, 0, 0, 0, 0, 1,1,1,1,1, 2,2,2,2], 'value': ['val1', 'val2', 'val3', 'val4', 'val5', 'val6','val7','val8','val9','val10', 'val11','val12','val13','val14']})
df.groupby(by='index').apply(lambda x: list(x['value'])).to_dict()

输出为：

{0: ['val1', 'val2', 'val3', 'val4', 'val5'],
 1: ['val6', 'val7', 'val8', 'val9', 'val10'],
 2: ['val11', 'val12', 'val13', 'val14']}

Answer 2

使用groupby和apply，然后进行最后的to_dict通话。

df.groupby('index').value.apply(list).to_dict()
# {0: ['val1', 'val2', 'val3', 'val4', 'val5'],
#  1: ['val6', 'val7', 'val8', 'val9', 'val10'],
#  2: ['val11', 'val12', 'val13', 'val14']}

另一种选择是使用setdefault遍历行并追加到字典中的值。

d = {}
for k, v in zip(df['index'], df.value):
    d.setdefault(k, []).append(v)

print(d)
# {0: ['val1', 'val2', 'val3', 'val4', 'val5'],
#  1: ['val6', 'val7', 'val8', 'val9', 'val10'],
#  2: ['val11', 'val12', 'val13', 'val14']}

我的测试表明，对于中等大小的帧，此功能实际上比groupby更好。在groupby执行排序（无论它是否稳定是实现细节）的同时，这还将保留值的排序。

Answer 3

使用itertools

import itertools
l=df.sort_values('index').values.tolist()
d={k: [x[1] for x in g] for k, g in itertools.groupby(l,lambda x : x[0])}
d
{0: ['val1', 'val2', 'val3', 'val4', 'val5'], 1: ['val6', 'val7', 'val8', 'val9', 'val10'], 2: ['val11', 'val12', 'val13', 'val14']}

将数据框的索引设置为字典中的单个键

3 个答案: