python - 使用相同的键、多个值追加到字典

Question

这个问题已经有答案了:

How to add multiple values to a dictionary key? (3 个回答)

已关闭 4 年前。

试图了解这里最好的想法/实践是什么..我有一个包含不同地点的面试官的数据框..我想创建一个字典或某种数据结构来保存面试官的姓名，然后保存每个坐标我们对他们的采访有几点看法。我正在使用的数据框的一个示例是这样的:

    interview       longitude        latitude
1   A1                  34.2             90.2
2   A1                  54.2             23.5
6   A1                  NaN              NaN
7   A2                  NaN              NaN
8   A2                  NaN              NaN
9   A2                  23.1             38.2
10  A2                  -23.7            -98.4

我基本上想要一个包含“A1”的字典，它包含(34.2, 90.2)、(54.2, 23.5)，而“A2”将包含(23.1, 39.2)、(-23.7, -98.4)。

    location_dict = {}
    for name, group in df.groupby('Interviewer'):
        minidf = group[['Interviewer','Longitude','Latitude']].dropna()
        for index, row in minidf.iterrows():
            location_dict[name]=(row['Longitude'], row['Latitude'])

我的逻辑有点偏离，但我没有任何方法“附加”到字典，所以我的字典只输出 iterrows 最后一次迭代的数据......我将如何解决这个问题？

Answer 1

使用 groupby 的一个解决方案:

def zipper(row):
    return list(zip(row['longitude'], row['latitude']))

res = df.dropna(subset=['longitude', 'latitude'])\
        .groupby('interview').apply(zipper).to_dict()

# {'A1': [(34.2, 90.2), (54.2, 23.5)],
#  'A2': [(23.1, 38.2), (-23.7, -98.4)]}

另一个使用 collections.defaultdict :

from collections import defaultdict

res = defaultdict(list)
for row in df.dropna(subset=['longitude', 'latitude']).itertuples(index=False):
    res[row.interview].append((row.longitude, row.latitude))

由于defaultdict是dict的子类，因此通常不需要进一步的操作。