Python 使用数组中的分组列创建dict，并将其余列分配给dict的值

我有一个

类型（s1）=numpy.ndarray

。我想创建一个字典，使用

s1

的第一列作为键，其余列作为键的值。第一列有重复的值。 这里是np.array

s1 = np.array([[1L, 'R', 4],
       [1L, 'D', 3],
       [1L, 'I', 10],
       [1L, 'K', 0.0],
       [2L, 'R', 11],
       [2L, 'D', 13],
       [2L, 'I', 1],
       [2L, 'K', 6],
       [3L, 'R', 12],
       [3L, 'D', 17],
       [3L, 'I', 23],
       [3L, 'K', 10]], dtype=object)

我想得到以下信息：

{'1':[['R',4],['D',3],['I',10],['K',0]],
  '2':[['R',11],['D',13],['I',1],['K',6]],
  '3':[['R',12],['D',17],['I',23],['K',10]]}

这就是我尝试和得到的：

In [18]: {x[0]:[x[1],x[2]] for x in s1}
Out[18]: {1L: ['K', 0.0], 2L: ['D', 6], 3L: ['K', 10]}

我看到了分组列具有重复值的问题。但是我不能做附加。我缺少的技巧是什么？

您可能需要使用：

您可能需要使用：

---

您可以简单地使用以下工具构建它们：

为了

编辑

您可以在dicts中嵌套dicts：

d=collections.defaultdict(dict)
for k1,k2,v in s1 : d[k1][k2]=v 

#defaultdict(dict,
#       {1: {'D': 3, 'I': 10, 'K': 0.0, 'R': 4},
#        2: {'D': 13, 'I': 1, 'K': 6, 'R': 11},
#        3: {'D': 17, 'I': 23, 'K': 10, 'R': 12}})

In [67]: d[2]['K']
Out[67]: 6

---

请参阅以了解一般性。

您只需使用以下工具构建它们：

为了

编辑

您可以在dicts中嵌套dicts：

d=collections.defaultdict(dict)
for k1,k2,v in s1 : d[k1][k2]=v 

#defaultdict(dict,
#       {1: {'D': 3, 'I': 10, 'K': 0.0, 'R': 4},
#        2: {'D': 13, 'I': 1, 'K': 6, 'R': 11},
#        3: {'D': 17, 'I': 23, 'K': 10, 'R': 12}})

In [67]: d[2]['K']
Out[67]: 6

---

请参阅以了解一般性。

旁白：您是否已决定使用纯numpy？当您处理异构类型的数据时，列有名称是有意义的，并且您正在重新实现groupby，很难抵制推荐pandas的诱惑。（而我不能）旁白：你是不是已经决定要用纯裸体了？当您处理异构类型的数据时，列有名称是有意义的，并且您正在重新实现groupby，很难抵制推荐pandas的诱惑。（我不能）我如何使

['R'，4]，'D'，3]，'I'，10]，'K'，0.0]

部分也像

'R'：4，'D'：3…

我如何使

['R'，4]，'D'，3]，'I'，10]，'K'，0.0]

部分也像

'R'：4，'D'：3…

defaultdict(list,
            {1: [['R', 4], ['D', 3], ['I', 10], ['K', 0.0]],
             2: [['R', 11], ['D', 13], ['I', 1], ['K', 6]],
             3: [['R', 12], ['D', 17], ['I', 23], ['K', 10]]}) 

d=collections.defaultdict(dict)
for k1,k2,v in s1 : d[k1][k2]=v 

#defaultdict(dict,
#       {1: {'D': 3, 'I': 10, 'K': 0.0, 'R': 4},
#        2: {'D': 13, 'I': 1, 'K': 6, 'R': 11},
#        3: {'D': 17, 'I': 23, 'K': 10, 'R': 12}})

In [67]: d[2]['K']
Out[67]: 6