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Pandas：使用DataFrame.groupby()方法生成多列值字典
在本文中，我们将介绍如何使用Pandas库中的DataFrame.groupby()方法将多列数据转化为字典。我们将使用以下数据集来说明该方法的用法： import pandas as pd data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Tom', 'Alex', 'Alex', 'Tom', 'Jack', 'Tom', 'Jack', 'Alex'], 'Class': ['A', 'B', 'C', 'B', 'C', 'A', 'D', 'B', 'A', 'C'], 'Score1': [20, 31, 25, 18, 20, 23, 17, 24, 25, 30], 'Score2': [30, 35, 40, 35, 35, 30, 33, 29, 32, 30]} df = pd.DataFrame(data)这是一个包含Name、Class、Score1和Score2四个字段的数据集。 阅读更多：Pandas 教程 了解DataFrame.groupby()方法在学习如何将多列数据转化为字典之前，我们需要先了解Pandas库中的DataFrame.groupby()方法，它在数据分析和处理中是一个非常重要的方法。 DataFrame.groupby()方法是将数据集按照指定列（或多列）进行分组，并对各组数据执行聚合或转换操作。这种分组操作可以帮助我们对数据集进行更细粒度的统计和分析。 我们可以通过下面的代码将数据集按照Name进行分组： grouped = df.groupby('Name') 将多列数据转化为字典现在，我们可以开始将多列数据转化为字典了。如果我们想将Name列和Score1列转化为字典，可以使用以下代码： dict_name_score1 = dict(tuple(df.groupby('Name')['Score1'])) print(dict_name_score1)输出结果为： {'Alex': 18 20 4 20 9 30 Name: Score1, dtype: int64, 'Jack': 1 31 6 17 8 25 Name: Score1, dtype: int64, 'Tom': 0 20 2 25 5 23 7 24 Name: Score1, dtype: int64}我们可以看到，dict_name_score1是以Name作为键，Score1列的值作为值的字典。 如果我们想将Name列、Class列和Score2列一起转化为字典，可以使用以下代码： dict_name_class_score2 = {name: group[['Class', 'Score2']].to_dict(orient='records') for name, group in df.groupby('Name')} print(dict_name_class_score2)输出结果为： {'Alex': [{'Class': 'B', 'Score2': 35}, {'Class': 'C', 'Score2': 35}, {'Class': 'A', 'Score2': 30}], 'Jack': [{'Class': 'B', 'Score2': 35}, {'Class': 'D', 'Score2': 33}, {'Class': 'A', 'Score2': 32}], 'Tom': [{'Class': 'A', 'Score2': 30}, {'Class': 'C', 'Score2': 40}, {'Class': 'B', 'Score2': 29}, {'Class': 'A', 'Score2': 30}]}我们可以看到，dict_name_class_score2是以Name作为键，包含Class列和Score2列的对应值作为值的字典。 总结在本文中，我们介绍了Pandas库中的DataFrame.groupby()方法和如何将多列数据转化为字典。DataFrame.groupby()方法可以帮助我们对数据集按指定列进行分组，并进行聚合或转换操作。而将多列数据转化为字典，可以在数据分析和处理中帮助我们进行更细粒度的统计和分析。 |
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