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删除 DF 中的重复项并在 python 中转换为 JSON obj

王林
王林转载
2024-02-22 13:20:03743浏览

删除 DF 中的重复项并在 python 中转换为 JSON obj

问题内容

我有一个类似于下面的 df

name         series
=============================
a             a1
b             b1
a             a2
a             a1
b             b2

我需要将系列转换为一个列表,该列表应分配给每个名称,例如字典或 json obj,如下所示

{
   "a": ["a1", "a2"],
   "b": ["b1", "b2"]
}

到目前为止,我已经尝试使用 groupby,但它只是将所有内容分组为一个单独的字典

test = df.groupby("series")[["name"]].apply(lambda x: x)

上面的代码给出了一个类似 df 的输出

Series
Name
A     0   A1
      2   A2
      3   A1
B     1   B1
      4   B2

非常感谢任何帮助

谢谢


正确答案


首先 drop_duplicates 确保有 ,然后 groupby.agg 作为列表:

out = df.drop_duplicates().groupby('name')['series'].agg(list).to_dict()

或者拨打unique

out = df.groupby('name')['series'].agg(lambda x: x.unique().tolist()).to_dict()

输出:{'a': ['a1', 'a2'], 'b': ['b1', 'b2']}

如果您还有其他列,请确保仅保留感兴趣的列:

out = (df[['name', 'series']].drop_duplicates()
       .groupby('name')['series'].agg(list).to_dict()
      )

对列表进行排序:

out = (df.groupby('name')['series']
         .agg(lambda x: sorted(x.unique().tolist())).to_dict()
      )

示例:

# input
  Name Series
0    A     Z1
1    B     B1
2    A     A2
3    A     Z1
4    B     B2

# output
{'A': ['A2', 'Z1'], 'B': ['B1', 'B2']}

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