Question

我有如下所示的数据框。

session      slot_num     appt_time
s1           1            2020-01-06 09:00:00
s1           2            2020-01-06 09:20:00
s1           3            2020-01-06 09:40:00
s1           3            2020-01-06 09:40:00
s1           4            2020-01-06 10:00:00
s1           4            2020-01-06 10:00:00
s2           1            2020-01-06 08:20:00
s2           2            2020-01-06 08:40:00
s2           2            2020-01-06 08:40:00
s2           3            2020-01-06 09:00:00
s2           4            2020-01-06 09:20:00
s2           5            2020-01-06 09:40:00
s2           5            2020-01-06 09:40:00
s2           6            2020-01-06 10:00:00
s3           1            2020-01-09 13:00:00
s3           1            2020-01-09 13:00:00
s3           2            2020-01-09 13:20:00
s3           3            2020-01-09 13:40:00

从上面我想创建一个字典，其键为会话，值作为每个appt_time的开始时间。

预期输出：

d = {'S1':'2020-01-06 09:00:00',
     'S2':'2020-01-06 08:20:00',
     'S3':'2020-01-09 13:00:00'}

Answer 1

使用DataFrame.drop_duplicates并将sesion转换为索引，为Series选择列，最后使用Series.to_dict：

d = df.drop_duplicates('session').set_index('session')['appt_time'].to_dict()
print (d)
{'s1': '2020-01-06 09:00:00', 's2': '2020-01-06 08:20:00', 's3': '2020-01-09 13:00:00'}

groupby首先作为熊猫字典

1 个答案: