Python 如何按数据帧的两列分组，并将其他列转换为以列标题为键的dict

数据帧：

id      id_2    salary  title   allowance   name
0420    13.28   100000  director    No      Tom
0420    13.28   70000   developer   Yes     Sam
0110    13.12   120000  director    No      Dave
0110    13.12   75000   developer   Yes     shaun 

[{
            "id": 420,
            "id_2": 13.28,
            "attributes":[
                    {   "salary": 100000,
                        "title":"director",
                        "allowance":"No",
                        "name": "Tom"
                    },
                    {   "salary": 70000,
                        "title": "developer",
                        "allowance":"Yes",
                        "name": "Sam"
                    }
                ]
            },
            {
            "id": 110,
            "id_2": 13.12,
            "attributes":[
                    {   "salary": 120000,
                        "title":"director",
                        "allowance":"No",
                        "name": "Dave"
                    },
                    {   "salary": 75000,
                        "title": "developer",
                        "allowance":"Yes",
                        "name": "shaun"
                    }
                ]
            }   
]

Groupby id和id_2并将其余列转换为带有列标题的dict

我为此写了一个循环，我认为这不是python的方式，请让我知道如何使用熊猫

所需输出：

id      id_2    salary  title   allowance   name
0420    13.28   100000  director    No      Tom
0420    13.28   70000   developer   Yes     Sam
0110    13.12   120000  director    No      Dave
0110    13.12   75000   developer   Yes     shaun 

[{
            "id": 420,
            "id_2": 13.28,
            "attributes":[
                    {   "salary": 100000,
                        "title":"director",
                        "allowance":"No",
                        "name": "Tom"
                    },
                    {   "salary": 70000,
                        "title": "developer",
                        "allowance":"Yes",
                        "name": "Sam"
                    }
                ]
            },
            {
            "id": 110,
            "id_2": 13.12,
            "attributes":[
                    {   "salary": 120000,
                        "title":"director",
                        "allowance":"No",
                        "name": "Dave"
                    },
                    {   "salary": 75000,
                        "title": "developer",
                        "allowance":"Yes",
                        "name": "shaun"
                    }
                ]
            }   
]

• 没有一个单行熊猫参数可以在您请求的形状中提供

  dicts

  的

  列表

• 用于选择组

  • g

    是表示用于分组的值的

    元组

  • d

    是groupby值的数据帧，

    g

• 用于迭代每个组的行
  • 返回由第一个

    表示的
    索引
    ，因为它不是必需的

  • 返回

    数据

    ，从中删除

    分组列表

    中的标签，然后使用将剩余部分转换为

    目录

    ，并将其附加到

    列表

    ，

    附件列表

  • 循环遍历组的所有行后，将

    att_list

    作为值分配给

    group['attributes']

• 迭代每个组后，将

  dict

  ，

  group

  附加到

  dict\u列表中

• dict\u list

  可以通过以下方式转换回数据帧：

  • df=pd.json\u规范化（dict\u list，'attributes'，meta=groupby\u list）

dict_list=list（）
groupby_list=['id'，'id_2']
对于df.groupby（groupby_列表）中的g、d：
group=dict（zip（groupby_列表，g））
附件列表=列表（）
对于x，d.iterrows（）中的数据：
data=data.drop（标签=groupby_列表）
att_list.append（data.to_dict（））
组['attributes']=附件列表
dict_list.append（组）

命令列表

：

[{'attributes'：[{'allowment'：'No'，
“姓名”：“戴夫”，
“工资”：120000，
“职务”：“董事”}，
{‘津贴’：‘是’，
“姓名”：“肖恩”，
“工资”：75000，
'title'：'developer'}]，
id:110,，
'id_2'：13.12}，
{'attributes'：[{'allowment'：'No'，
“姓名”：“汤姆”，
“工资”：100000美元，
“职务”：“董事”}，
{‘津贴’：‘是’，
'姓名'：'山姆'，
“工资”：70000，
'title'：'developer'}]，
“id”：420，
'id_2'：13.28}]