python - 从 pandas 数据帧生成字典，其中多个列组合为键，其余列作为值？

Question

我正在尝试从 pandas 数据帧生成字典。具体来说，我需要:

1. 选取前 (x) 列，并将每行中的数据点一起用作键。

2. 使用行中剩余的数据点作为值(作为列表)为每个键编译字典。

为了简单起见，让我们使用这个示例数据框。

1. 生成数据框:

df = pd.DataFrame([
    {'c1':a1, 'c2':110, 'c3':'xyz', 'c4':24}, 
    {'c1':b2,'c2':100, 'c3':'jdf', 'c4':15}, 
    {'c1':a1,'c2':110, 'c3':'kjl', 'c4':125},
    {'c1':b2, 'c2':100, 'c3':'abc', 'c4':71},
])

    c1  c2  c3  c4
0   a1  110 xyz 24
1   b2  100 jdf 15
2   a1  110 kjl 125
3   b2  100 abc 71

产生以下结果:

new_dict = some code

new_dict

{('a1', 110): [['xyz', 24], ['kjl', 125]], ('b2', 100): [['jdf', 15], ['abc', 71]]}

我已经尝试了很多很多事情，包括为键创建元组列表的列表，将唯一列表分配为新字典的键(值为空列表) - 但我无法填充这些值。

我可以编译一个以单列为键的字典，并根据需要编写其他所有内容，如下所示:

test_dict = {}
for index, row in df.iterrows():
    if row['c1'] in test_dict:
        test_dict[row['c1']].append([row['c2'], row['c3'], row['c4']])
    else:
        test_dict[row['c1']] = []
        test_dict[row['c1']].append([row['c2'], row['c3'], row['c4']])

但我无法跳转到组合多个列作为键。

Answer 1

假设以下数据帧:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([
    {'c1': 'a1', 'c2': 110, 'c3': 'xyz', 'c4': 24},
    {'c1': 'b2', 'c2': 100, 'c3': 'jdf', 'c4': 15},
    {'c1': 'a1', 'c2': 110, 'c3': 'kjl', 'c4': 125},
    {'c1': 'b2', 'c2': 100, 'c3': 'abc', 'c4': 71},
])

你可以groupby ，聚合然后转换为字典( to_dict ):

groups = df.groupby(['c1', 'c2']).apply(lambda x: x[['c3', 'c4']].values.tolist()).to_dict()
print(groups)

输出

{('a1', 110): [['xyz', 24], ['kjl', 125]], ('b2', 100): [['jdf', 15], ['abc', 71]]}