python - 在 Pandas DataFrame 中使用字典聚合

Question

我有一个数据框:

dat = pd.DataFrame({
    'key1' : [ 1,   1,   2,   2,   3,   3,   3,   3,   4,   4],
    'key2' : ['a', 'b', 'a', 'c', 'b', 'c', 'd', 'e', 'c', 'e'],
    'value' : [1,   2,   3,   4,   5,   6,   7,   8,   9,   10]
})

I could使用 list 聚合列:

dat.groupby('key1')['key2'].apply(list)
## key1
## 1          [a, b]
## 2          [a, c]
## 3    [b, c, d, e]
## 4          [c, e]
## Name: key2, dtype: object

如果我想获得按 key1 分组的聚合，其中每一行都是 { key2 : value } 对的 dict 怎么办？我的预期输出是:

## key1
## 1          {a : 1, b : 2}
## 2          {a : 3, c : 4}
## 3    {b : 5, c : 6, d : 7, e : 8}
## 4          {c : 9, e : 10}

如何在 pandas 中实现这一点？

一种解决方案是使用上述函数创建两个列表，然后将它们合并为 dict，但也许有更好的解决方案？

Answer 1

根据您的更新，您正在寻找 groupby + apply。

df.groupby('key1')['key2', 'value'].apply(lambda x: dict(x.values))

key1
1                    {'a': 1, 'b': 2}
2                    {'a': 3, 'c': 4}
3    {'b': 5, 'c': 6, 'd': 7, 'e': 8}
4                   {'c': 9, 'e': 10}
dtype: object