Python 带dict.update（）的groupby函数

我正在尝试将Pandas groupby函数与dict.update（）函数一起用于每个元素。数据框中的示例（仅用于说明）：

ab
0 icon1{'ap1'：{'item'：1}，'ap2'：{'item'：2}
1 icon1{'ap3'：{'item'：3}

我想做的是设置如下内容

df=df.groupby（'A'）['B'].apply（'，'.join）.reset_index（）

但是，我需要按“A”列分组，并更新“B”列中的每个元素，而不是使用

python'，'.join

。我尝试过使用map函数，但没有得到任何有用的结果

结果应该是：

ab
0 icon1{'ap1'：{'item'：1}，'ap2'：{'item'：2}，'ap3'：{'item'：3}

在不更改dict的项目类型的情况下也可以这样做吗？

toolz.dicttoolz.merge

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安装程序

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使用听写理解

df.groupby('A').B.agg(lambda s: {k:v for a in s for k, v in a.items()}).reset_index()

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您可以使用助手函数：

def func(x):
    dct = {}
    for i in x:
        dct.update(i)
    return dct

df.groupby('A')['B'].agg(func).reset_index()

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此函数可以工作，但它返回一个对象。是否有可能将此对象转换为pd.系列或数据帧？您需要更详细地描述您所期望的内容。尽管如此，我还是会用我认为你想要的东西来更新。@GabrielHisatugu好吧，首先，

pd.Series

和

pd.DataFrame

都是对象，因为在Python中一切都是对象。在任何情况下，这会产生一个数据帧，那么你到底是什么意思？嘿@胡安帕。阿里维拉加。哦，我猜不出你想要什么。你可以看到我到目前为止做了什么。如果这是有意义的，或者有助于你巩固你想要做的事情，那么用更多的描述编辑你的问题并让我知道。对不起，我认为预期的结果是一个很好的例子。我希望结果显示在一个新的数据框中，因为groupby函数正常工作，“a”列带有“icon1”，更新后的dict位于“B”列。谢谢@rafaelc，在对我的数据进行一些处理后，这解决了这个问题。要学的新东西：听写理解！

df.groupby('A').B.agg(lambda s: {k:v for a in s for k, v in a.items()}).reset_index()

        A                                                                 B
0   icon1   {'ap1': {'item' : 1}, 'ap2': {'item' : 2}, 'ap3': {'item' : 3}}

def func(x):
    dct = {}
    for i in x:
        dct.update(i)
    return dct

df.groupby('A')['B'].agg(func).reset_index()