Pandas groupby 并在列表中获取字典

Question

我正在尝试提取分组的行数据以使用值将其与另一个文件的标签颜色一起绘制。我的数据框如下所示。df = pd.DataFrame({'x': [1, 4, 5], 'y': [3, 2, 5], 'label': [1.0, 1.0, 2.0]})    x   y   label0   1   3   1.01   4   2   1.02   5   5   2.0我想获得一组标签列表，例如{'1.0': [{'index': 0, 'x': 1, 'y': 3}, {'index': 1, 'x': 4, 'y': 2}], '2.0': [{'index': 2, 'x': 5, 'y': 5}]}这该怎么做？

Answer 1

您可以使用itertuples和defulatdict：

itertuples 返回命名元组以迭代数据帧：

for row in df.itertuples():

    print(row)

Pandas(Index=0, x=1, y=3, label=1.0)

Pandas(Index=1, x=4, y=2, label=1.0)

Pandas(Index=2, x=5, y=5, label=2.0)

所以利用这一点：

from collections import defaultdict

dictionary = defaultdict(list)

for row in df.itertuples():

    dummy['x'] = row.x

    dummy['y'] = row.y

    dummy['index'] = row.Index

    dictionary[row.label].append(dummy)

dict(dictionary)

> {1.0: [{'x': 1, 'y': 3, 'index': 0}, {'x': 4, 'y': 2, 'index': 1}],

 2.0: [{'x': 5, 'y': 5, 'index': 2}]}