Pandas：如何将具有重复索引值的数据框转换为字典

Posted 2023-03-11

【中文标题】Pandas：如何将具有重复索引值的数据框转换为字典

【英文标题】：Pandas: how to convert dataframe with duplicate index values to a dictionary

【发布时间】：2021-02-14 19:12:43

【问题描述】：

我有一个 DataFrame df_test 如下：

a   b   c
5   7   1
6   7   0
15  17  1
16  17  0

问题

我正在尝试从此数据框中创建一个字典，其中 b 列作为索引。请注意b 列中的值是重复的。当我使用下面给出的代码创建字典时，它只显示最后一行作为输出。如何创建字典以包含数据框中提供的所有信息。

测试代码

以下是代码：

df_test.set_index('b', inplace=True)
df_test.T.to_dict(orient="list")

输出

7: [6, 0], 17: [16, 0]

期望的输出

输出应包括与每个键对应的所有行，而不仅仅是最后一行。类似于但不限于如下所示的输出：

7: [[5, 1],[6, 0]], 17: [[15, 1],[16, 0]]

【参考方案1】：

使用DataFrame.set_index 处理所有在lambda 函数中没有b 的列，以便转换为嵌套列表，然后转换为字典：

d = df_test.set_index('b').groupby('b').apply(lambda x : x.to_numpy().tolist()).to_dict()
print (d)
7: [[5, 1], [6, 0]], 17: [[15, 1], [16, 0]]