python - 如何根据其他列的值从 Pandas 数据框中提取数据？

Question

我有一个 df=

A= 
[period store  item
1        32     'A'
1        34     'A'
1        32     'B'
1        34     'B'
2        42     'X'
2        44     'X'
2        42     'Y'
2        44     'Y'] 

我想找到那个时期某件商品的所有商店最好在这样的字典中:

dicta = {1: {'A': (32, 34),'B': (32, 34)}, 2: {'X': (42, 44),'Y': (42, 44)}}

为@JEZRAEL 编辑

Actual df
       RTYPE  PERIOD_ID  STORE_ID                            MKT MTYPE  RGROUP  RZF  RXF
0        MKT        317     13178                      Kiosks_11  CELL     NaN  NaN  NaN
1        MKT        306     11437                      Kiosks_11  CELL     NaN  NaN  NaN
2        MKT        306     12236                      Kiosks_11  CELL     NaN  NaN  NaN
3        MKT        312     11024                      Kiosks_11  CELL     NaN  NaN  NaN
4        MKT        307     13010                      Kiosks_11  CELL     NaN  NaN  NaN
5        MKT        307     12723                      Kiosks_11  CELL     NaN  NaN  NaN
6        MKT        306     14218                      Kiosks_11  CELL     NaN  NaN  NaN
7        MKT        306     13547                      Kiosks_11  CELL     NaN  NaN  NaN
8        MKT        316     12396                      Kiosks_11  CELL     NaN  NaN  NaN
9        MKT        306     10778                      Cafes_638  CELL     NaN  NaN  NaN
10       MKT        317     11230                      Kiosks_11  CELL     NaN  NaN  NaN
11       MKT        315     13630                      Kiosks_11  CELL     NaN  NaN  NaN
12       MKT        314     14113                        Bars_13  CELL     NaN  NaN  NaN
13       MKT        314     12089                      Kiosks_11  CELL     NaN  NaN  NaN

这里PERIOD_ID AND STORE_ID和MKT分别是periods,stores,items。@jezrael 建议的编辑为上面的 df 返回了这个。

d1={306L: (8207L, 8209L .... 8210L, 8211L),307L:( 8215L, 8219L ... 8233L, 8235L), 308: (8238L, 8239L....8244L, 8252L) ..k:(v) ..}

(注意:由于原始词典很大，因此进行了编辑以使其看起来很小)

对于示例数据，它按预期工作正常，但对于此数据框则不然。

将@jezrael 编辑为最小的、可重现的示例。

df=

   RTYPE  PERIOD_ID    STORE_ID                       MKT MTYPE  RGROUP  RZF  RXF
0    MKT   20171411  3102300001  PM KA+PM PROV+SMKT+PETRO  CELL     NaN  NaN  NaN
1    MKT   20171411  3102300002  PM KA+PM PROV+SMKT+PETRO  CELL     NaN  NaN  NaN
2    MKT   20171411  3104001193              PM Provision  CELL     NaN  NaN  NaN
3    MKT   20171411  3104001193  PM KA+PM PROV+SMKT+PETRO  CELL     NaN  NaN  NaN
4    MKT   20171411  3104001193    Provision including MM  CELL     NaN  NaN  NaN
5    MKT   20171411  3104001641              PM Provision  CELL     NaN  NaN  NaN
6    MKT   20171411  3104001641  PM KA+PM PROV+SMKT+PETRO  CELL     NaN  NaN  NaN
7    MKT   20171411  3104001641    Provision including MM  CELL     NaN  NaN  NaN
8    MKT   20171411  3104001682              PM Provision  CELL     NaN  NaN  NaN
9    MKT   20171411  3104001682  PM KA+PM PROV+SMKT+PETRO  CELL     NaN  NaN  NaN
10   MKT   20171411  3104001682    Provision including MM  CELL     NaN  NaN  NaN
11   MKT   20171412  3104001682                   Alcohol  CELL     NaN  NaN  NaN
12   MKT   20171412  3104001682                      Fish  CELL     NaN  NaN  NaN
13   MKT   20171412  3104001684                   Alcohol  CELL     NaN  NaN  NaN
14   MKT   20171412  3104001684                      Fish  CELL     NaN  NaN  NaN

根据@jezraels 代码的当前输出

{20171411L: ('Provision including MM', 'PM Provision', 'PM KA+PM PROV+SMKT+PETRO'), 20171412L: ('Fish', 'Alcohol')}

预期输出:

{20171411L: ('Provision including MM', 'PM Provision'), 20171412L: ('Fish', 'Alcohol')}

对于期间 20171411L，'Provision including MM'、'PM Provision' MKT 是重复的，因为它们具有相同的 store_id 集，而对于期间20171412L，“鱼”、“酒精”MKT 是重复的，因为它们具有相同的 store_id 集。

我是 Pandas 的新手，但对 Python 有一些基础知识。真的不知道我怎么能做到这一点。任何帮助都会很棒。

Answer 1

你可以用字典理解来做:

dicta = {p: g.groupby('item')['store'].apply(tuple).to_dict()
         for p, g in df.groupby('period')}

[输出]

{1: {"'A'": (32, 34), "'B'": (32, 34)}, 2: {"'X'": (42, 44), "'Y'": (42, 44)}}