我有以下資料框：
pd.DataFrame({'id':[1,1,1,2,2], 'key': ['a', 'a', 'b', 'a', 'b'], 'value': ['kkk', 'aaa', '5', 'kkk','8']})
我想將其轉換為以下資料框：
id value
1 {'a':['kkk', 'aaa'], 'b': 5}
2 {'a':['kkk'], 'b': 8}
我正在嘗試使用.to_dict方法執行此操作，但輸出是
df.groupby(['id','key']).aggregate(list).groupby('id').aggregate(list)
{'value': {1: [['kkk', 'aaa'], ['5']], 2: [['kkk'], ['8']]}}
我應該執行 dict 理解還是有一個有效的邏輯來構建這樣的通用 json/dict？
uj5u.com熱心網友回復：
在 yougroupby(['id', 'key'])和之后agg(list)，您可以按索引的第一級分組，對于其中的每一組，使用droplevel to_dict：
new_df = df.groupby(['id', 'key']).agg(list).groupby(level=0).apply(lambda x: x['value'].droplevel(0).to_dict()).reset_index(name='value')
輸出：
>>> new_df
id value
0 1 {'a': ['kkk', 'aaa'], 'b': ['5']}
1 2 {'a': ['kkk'], 'b': ['8']}
或者，更簡單：
new_df = df.groupby('id').apply(lambda x: x.groupby('key')['value'].agg(list).to_dict())
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標籤：json python-3.x 熊猫 数据框 字典
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