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']}
以上是删除 DF 中的重复项并在 python 中转换为 JSON obj的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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在Python3中,可以通过多种方法连接两个列表:1)使用 运算符,适用于小列表,但对大列表效率低;2)使用extend方法,适用于大列表,内存效率高,但会修改原列表;3)使用*运算符,适用于合并多个列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,适用于大数据集,内存效率高。

使用join()方法是Python中从列表连接字符串最有效的方法。1)使用join()方法高效且易读。2)循环使用 运算符对大列表效率低。3)列表推导式与join()结合适用于需要转换的场景。4)reduce()方法适用于其他类型归约,但对字符串连接效率低。完整句子结束。

pythonexecutionistheprocessoftransformingpypythoncodeintoExecutablestructions.1)InternterPreterReadSthecode,ConvertingTingitIntObyTecode,whepythonvirtualmachine(pvm)theglobalinterpreterpreterpreterpreterlock(gil)the thepythonvirtualmachine(pvm)

Python的关键特性包括:1.语法简洁易懂,适合初学者;2.动态类型系统,提高开发速度;3.丰富的标准库,支持多种任务;4.强大的社区和生态系统,提供广泛支持;5.解释性,适合脚本和快速原型开发;6.多范式支持,适用于各种编程风格。

Python是解释型语言,但也包含编译过程。1)Python代码先编译成字节码。2)字节码由Python虚拟机解释执行。3)这种混合机制使Python既灵活又高效,但执行速度不如完全编译型语言。

useeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.ForloopSareIdeAlforkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLoopSituationSituationSituationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐个偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies


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