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!

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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