python - 将 groupby 选定的列作为字典移动到新的 pandas 列中

Question

我在 python 中有以下 pandas DataFrame:

df = pd.DataFrame({'id': [1, 1, 2, 2, 3],
                   'field1': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'field2': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})

    id  field1  field2
0   1   1       a
1   1   2       b
2   2   3       c
3   2   4       d
4   3   5       e

我想按 id 对上表进行分组，然后将该组中所有选定的列值移动到一个新列中作为 python 字典列表。

所以从上面我想制作这个:

    id  fields
0   1   [{'field1': 1, 'field2': 'a'}, {'field1': 2, 'field2': 'b'}]
2   2   [{'field1': 3, 'field2': 'c'}, {'field1': 4, 'field2': 'd'}]
4   3   [{'field1': 5, 'field2': 'e'}]

我可以使用以下 python 代码实现此目的:

def test(df):
    df['fields'] = [df[['field1', 'field2']].to_dict(orient='records')]*len(df)
    return df

df.groupby('id').apply(test).drop_duplicates('id')[['id', 'fields']]

但我相信它可以做得更好。问题是如何？ 我对这部分特别不满意:

df['fields'] = [df[['field1', 'field2']].to_dict(orient='records')]*len(df)

我必须制作一个包含组长度的列表，以便为行分配相同的字典值。 此外，这使它更需要内存。

Answer 1

也许

df.set_index('id').groupby(level=0).apply(pd.DataFrame.to_dict, orient='r')

---

id
1    [{'field1': 1, 'field2': 'a'}, {'field1': 2, 'field2': 'b'}]
2    [{'field1': 3, 'field2': 'c'}, {'field1': 4, 'field2': 'd'}]
3    [{'field1': 5, 'field2': 'e'}]
dtype: object

总是可以在末尾添加 .to_frame('fields') 以获得 df。