Python 在pandas中groupby之后将多个列转换为dict

我有一个数据帧

df = pd.DataFrame({"a":[1,1,1,2,2,2,3,3], "b":["a","a","a","b","b","b","c","c"], "c":[0,0,1,0,1,1,0,1], "d":["x","y","z","x","y","y","z","x"]})


    a   b   c   d
0   1   a   0   x
1   1   a   0   y
2   1   a   1   z
3   2   b   0   x
4   2   b   1   y
5   2   b   1   y
6   3   c   0   z
7   3   c   1   x

我想对a列和b列进行分组，以获得以下输出：

    a   b   e
0   1   a   [{'c': 0, 'd': 'x'}, {'c': 0, 'd': 'y'}, {'c': 1, 'd': 'z'}]
1   2   b   [{'c': 0, 'd': 'x'}, {'c': 1, 'd': 'y'}, {'c': 1, 'd': 'y'}]
2   3   c   [{'c': 0, 'd': 'z'}, {'c': 1, 'd': 'x'}]

我的解决方案：

new_df = df.groupby(["a","b"])["c","d"].apply(lambda x: x.to_dict(orient="records")).reset_index(name="e")

但问题是它的行为不一致，有时我会得到以下错误：

reset_index（）获得意外的关键字参数“name”

如果有人指出上述解决方案中的问题或提供另一种方法，这将非常有用。

您可以这样做

new=ddf.groupby(['a','b'])[['c','d']].apply(lambda x : x.to_dict('r')).to_frame('e').reset_index()
Out[13]: 
   a  b                                                  e
0  1  a  [{'c': 0, 'd': 'x'}, {'c': 0, 'd': 'y'}, {'c':...
1  2  b  [{'c': 0, 'd': 'x'}, {'c': 1, 'd': 'y'}, {'c':...
2  3  c           [{'c': 0, 'd': 'z'}, {'c': 1, 'd': 'x'}]

你能行

new=ddf.groupby(['a','b'])[['c','d']].apply(lambda x : x.to_dict('r')).to_frame('e').reset_index()
Out[13]: 
   a  b                                                  e
0  1  a  [{'c': 0, 'd': 'x'}, {'c': 0, 'd': 'y'}, {'c':...
1  2  b  [{'c': 0, 'd': 'x'}, {'c': 1, 'd': 'y'}, {'c':...
2  3  c           [{'c': 0, 'd': 'z'}, {'c': 1, 'd': 'x'}]

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或者，我们可以：

df['e'] = df[['c', 'd']].agg(lambda s: dict(zip(s.index, s.values)), axis=1)
df1 = df.groupby(['a', 'b'])['e'].agg(list).reset_index()

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或者，我们可以：

df['e'] = df[['c', 'd']].agg(lambda s: dict(zip(s.index, s.values)), axis=1)
df1 = df.groupby(['a', 'b'])['e'].agg(list).reset_index()

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你的代码对我有用。您使用的pandas版本是什么？无法复制，

pd的输出是什么？\uuuuuu version\uuuuu

？@nycoder使用pandas版本0.22，解决方案在大多数情况下都有效。即使数据相同，它也会在少数情况下抛出错误。我已经挠头好几个星期了，数据对我来说似乎还不错。我们必须看到数据哪里出了问题才能有所帮助。但是您可以看到，只有

系列.reset\u index

具有参数

name

<代码>数据帧。重置索引不可用。因此，如果列数超过

a、b、c、d

@Erfan，则可能会出错。起初我认为问题在于数据，但经过数小时的调试，我没有发现数据中有任何不一致之处。您的代码对我有效。您使用的pandas版本是什么？无法复制，

pd的输出是什么？\uuuuuu version\uuuuu

？@nycoder使用pandas版本0.22，解决方案在大多数情况下都有效。即使数据相同，它也会在少数情况下抛出错误。我已经挠头好几个星期了，数据对我来说似乎还不错。我们必须看到数据哪里出了问题才能有所帮助。但是您可以看到，只有

系列.reset\u index

具有参数

name

<代码>数据帧。重置索引不可用。因此，如果列数超过

a、b、c、d

@Erfan，则可能会出错。起初我认为问题出在数据上，但经过数小时的调试后，我没有发现数据中存在任何不一致之处。这对OP的问题有何帮助？我们不知道，因为原始解决方案也适用于测试数据集，这只是猜测。@Erfan wait for the opget a error

dataframe对象没有与_frame

相关的属性正是我所说的，您有一个

dataframe

而不是

系列

。请仔细阅读我的评论，它会解决你的问题@反社会者这究竟是如何帮助OP解决问题的？我们不知道，因为原始解决方案也适用于测试数据集，这只是猜测。@Erfan wait for the OP获取一个错误

dataframe对象不具有\u frame

的属性正是我所说的，您有一个

dataframe

而不是

Series

。请仔细阅读我的评论，它会解决你的问题@反社会者