Python 如何在pandas中按列对数据帧进行分组，并在Json数组中获取所有其他列数据？

我有一个数据框：

df = pd.DataFrame({
        "Column1": ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
        "Column2": ['x1', 'x2', 'z1', 'z2', 'm1', 'm2', 'm3'],
        "Column3": ['y1', 'y2', 'd1', 'd2', 'n1', 'n2', 'n3']
})

如何按列1分组以获得以下输出

Column1 |新的|列
-------  | --------|--------
A |[{“Column2”：“x1”，“Column3”：“y1”}，{“Column2”：“x2”，“Column3”：“y2”}]
B |[{“Column2”：“z1”，“Column3”：“d1”}，{“Column2”：“z2”，“Column3”：“d2”}]
C |[{“Column2”：“m1”，“Column3”：“n1”}，{“Column2”：“m2”，“Column3”：
“m2”}，{“Column2”：“m3”，“Column3”：“n3”}]

我需要这样做才能将另一个数据帧与Column1连接起来

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谢谢

您可以使用以下代码：

df_out =  df.groupby('Column1')\
            .apply(lambda x: x.drop('Column1',axis=1).to_dict(orient='record'))\
            .reset_index(name='new_column')

输出：

  Column1                                         new_column
0       A  [{'Column3': 'y1', 'Column2': 'x1'}, {'Column3...
1       B  [{'Column3': 'd1', 'Column2': 'z1'}, {'Column3...
2       C  [{'Column3': 'n1', 'Column2': 'm1'}, {'Column3...

 'A': [{'Column2': 'x1', 'Column3': 'y1'}, {'Column2': 'x2', 'Column3': 'y2'}],
 'B': [{'Column2': 'z1', 'Column3': 'd1'}, {'Column2': 'z2', 'Column3': 'd2'}],
 'C': [{'Column2': 'm1', 'Column3': 'n1'},
  {'Column2': 'm2', 'Column3': 'n2'},
  {'Column2': 'm3', 'Column3': 'n3'}]}

用于显示完整的数据帧

df_out.to_dict()

输出：

  Column1                                         new_column
0       A  [{'Column3': 'y1', 'Column2': 'x1'}, {'Column3...
1       B  [{'Column3': 'd1', 'Column2': 'z1'}, {'Column3...
2       C  [{'Column3': 'n1', 'Column2': 'm1'}, {'Column3...

 'A': [{'Column2': 'x1', 'Column3': 'y1'}, {'Column2': 'x2', 'Column3': 'y2'}],
 'B': [{'Column2': 'z1', 'Column3': 'd1'}, {'Column2': 'z2', 'Column3': 'd2'}],
 'C': [{'Column2': 'm1', 'Column3': 'n1'},
  {'Column2': 'm2', 'Column3': 'n2'},
  {'Column2': 'm3', 'Column3': 'n3'}]}

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你的最终目标是什么？大多数Pandas操作从原始数据帧开始更容易完成，从第二个数据帧开始只能更笨拙地完成…有可能，也可能是可取的，将

df

与

Column1

上的另一个数据帧合并，而不首先形成

new_column

。