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如何将数据帧转换成集合字典?

dictionary dataframe pandas python

user3685918 · 技术社区 · 4 年前

我有一个 dataframe 想把 dictionary 包括 set .

具体地说,我的数据帧和我想要做的如下:

    month   date
0   JAN       1
1   JAN       1
2   JAN       1
3   FEB       2
4   FEB       2
5   FEB       3
6   MAR       1
7   MAR       2
8   MAR       3

我的目标:

dict = {'JAN' : {1}, 'FEB' : {2,3}, 'MAR' : {1,2,3}}

实际上,数据量很大, 因此,我想知道任何提示或其他有效(更快)的方法,使它。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'month' : ['JAN','JAN','JAN','FEB','FEB','FEB','MAR','MAR','MAR'],
                    'date'  : [1, 1, 1, 1, 2, 3, 1, 2, 3]})
df_list = df.values.tolist()

monthSet = ['JAN','FEB','MAR']
inst_id_dict = {}
for i in df_list:
    monStr = i[0]
    if monStr in monthSet:
        inst_id = i[1]
        inst_id_dict.setdefault(monStr, set([])).add(inst_id)

1 回复 | 直到 4 年前

cs95 abhishek58g 4 年前

让我们尝试对“month”列进行分组,然后按 GroupBy.unique :

df.groupby('month', sort=False)['date'].unique().map(set).to_dict()
#  {'JAN': [1], 'FEB': [2, 3], 'MAR': [1, 2, 3]}

或者,如果你喜欢一本集合字典,用 Groupby.agg :

df.groupby('month', sort=False)['date'].agg(set).to_dict()
# {'JAN': {1}, 'FEB': {2, 3}, 'MAR': {1, 2, 3}}

另一个想法是迭代地构建dict(不要担心,尽管使用循环,这可能比 groupby 选项):

out = {}
for m, d in df.drop_duplicates(['month', 'date']).to_numpy():
     out.setdefault(m, set()).add(d)

out
# {'JAN': {1}, 'FEB': {2, 3}, 'MAR': {1, 2, 3}}

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