“熊猫与字典”：如何才能为每个键获得所有独特的价值？

Question

我想要构建一个字典，这样键值对中的值就是该键的每个唯一值。

考虑一下这个例子：

df = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3, 1, 2, 3], 'vals': ['a1', 'a2', 'a3', 'a2', 'a2a', 'a3a']})

# only yields last entry
dict(zip(df['id'], df['vals']))
# results
{1: 'a2', 2: 'a2a', 3: 'a3a'}

# expected value
{1: ['a1', 'a2'], 2: ['a2', 'a2a'], 3: ['a3', 'a3a']}

Answer 1

你可以理解一下，如下所示：

{k: group['vals'].tolist() for k, group in df.groupby('id')}

哪种输出

{1: ['a1', 'a2'], 2: ['a2', 'a2a'], 3: ['a3', 'a3a']}

Answer 2

使用：

result = df.groupby("id")["vals"].agg(list).to_dict()
print(result)

输出

{1: ['a1', 'a2'], 2: ['a2', 'a2a'], 3: ['a3', 'a3a']}

Answer 3

print(df.groupby('id')['vals'].apply(lambda x: x.tolist()).to_dict())