有没有办法在 pandas 中对字典进行分组

Question

尝试按熊猫中的各大洲对国家/地区的小字典进行分组。结果应该是一个以大洲为索引的索引，以及第一列中的国家/地区数量。 ContinentDict  = {'China':'Asia','United States':'North America',     'Japan':'Asia',    'United Kingdom':'Europe',     'Russian Federation':'Europe',     'Canada':'North America',     'Germany':'Europe',      'India':'Asia','France':'Europe',     'South Korea':'Asia',     'Italy':'Europe',      'Spain':'Europe',                    'Iran':'Asia',     'Australia':'Australia',    'Brazil':'South America'}输出应该是这样的Index Country    Column1Asia               5United States      2Europe             6...不必按任何顺序排序到目前为止的代码countries_df = pd.DataFrame.from_dict(ContinentDict,orient='index')    #columns=['size', 'sum', 'mean', 'std']    #countries_df = countries_df.rename(columns={0:"sampCol"})    #countries_df[columns[0]]=np.nan    #countries_df[columns[1]]=np.nan    #countries_df[columns[2]]=np.nan    #countries_df[columns[3]]=np.nan    #countries_df=countries_df.set_index('A').groupby(0)    countries_df=countries_df.rename(index={" ":"Countries"})        #countries_df=countries_df.groupby('sampCol')    #countries_df = countries_df.sum()       #countries_df['size']=countries_df.groupby(['sampCol']).sum()        return countries_df

Answer 1

pandas.Series.groupby与以下一起使用count：

s = pd.Series(ContinentDict, name="Country")

s.groupby(s).count()

输出：

Country

Asia             5

Australia        1

Europe           6

North America    2

South America    1

Name: Country, dtype: int64

Answer 2

您可以使用

countries_df = pd.DataFrame(continentDict.items(), columns=('country', 'continent'))

countries_df.groupby('continent').count()

               country

continent             

Asia                 5

Australia            1

Europe               6

North America        2

South America        1