Question

我是python编程的新手。我有一个熊猫数据框的列表，所有的数据框都具有“年份”列。我正在尝试按该列分组并转换为字典，其中字典键是变量“ Year”，而值是该年的数据帧列表。在python中有可能吗？

我尝试过：

grouped_dict = list_of_csv_files.groupby(by = 'Year').to_dict()

我相信我将不得不遍历每个数据帧吗？我没有提供任何数据，因为我希望它是一个简单的解决方案。

我也尝试过：

grouped_dict = list_of_csv_files.groupby(by = 'Year').apply(lambda dfg: dfg.to_dict(orient='list')).to_dict()

任何指导将不胜感激！

Answer 1

首先，您应该将文件读入单个数据帧： list_of_dfs = [pd.read_csv(filename, index_col=False) for filename in list_of_csv_files] df = pd.concat(list_of_dfs, sort=True)

然后在数据帧上应用groupby转换并将其转换为字典： grouped_dict = df.groupby('Year').apply(list).to_dict()

此问题是GroupBy results to dictionary of lists

的重复项

Answer 2

到目前为止，其他答案都未达到要求，因此我给您一个替代方法。假设您有CSV文件（因为您的变量是以这种方式命名的）：

from collections import defaultdict

yearly_dfs = defaultdict(list)
for csv in list_of_csv_files:
    df = pd.read_csv(csv)
    for yr, yr_df in df.groupby("Year"):
        yearly_dfs[yr].append(yr_df)

假设您已经有DataFrames：

from collections import defaultdict

yearly_dfs = defaultdict(list)
for df in list_of_csv_files:
    for yr, yr_df in df.groupby("Year"):
        yearly_dfs[yr].append(yr_df)

获取数据帧列表并按变量分组，然后将该变量用作字典的键

2 个答案: