Python “我怎么能？”；分组方式；熊猫的细胞价值？

我有一个数据框，看起来像：

_|a |b |c
x|1 |1 |1
y|2 |2 |3
z|3 |2 |1

我希望结果是：

{
    1: [(x,a),(x,b),(x,c),(z,c)}
    2: [(y,a),(y,b),(z,b)]
    3: [(y,c),(z,a)]
}

我不在乎结果是一个字典还是另一个数据框

您可以使用数据框，然后在

dict

理解中使用

groupby

创建与单元格值和索引对应的键值对：

s = df.stack()
dct = {k: [*g.index] for k, g in s.groupby(s)}

---

---

您可以在此处使用

GroupBy.groups

g = df.stack()
g.groupby(g).groups
{
  1: [('x', 'a'), ('x', 'b'), ('x', 'c'), ('z', 'c')], 
  2: [('y', 'a'), ('y', 'b'), ('z', 'b')], 
  3: [('y', 'c'), ('z', 'a')]
}

试试这个-

#Dummy example - 
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,1],'B':[1,1,3,2]}, index=['x','y','z','w'])

#Create tuples of value, index and column
l = [(i,(j,k)) for k,v in df.items() for i,j in zip(v,v.index)]

#Group them by value and create list
pd.DataFrame(l).groupby(0)[1].apply(list)

---

这里有一些很好的答案，我选择了使用

melt

，我添加这一点是因为也许看到/也许这其中有一些错误是其他人应该避免的，并且有人会强调

不过，这里有一种方法：

#示例数据
df=pd.DataFrame(
{
“a”：[1,2,3]，
“b”：[1,2,2]，
“c”：[1,3,1]，
},
索引=列表（“xyz”），
)

cell_值={}
对于单元格值，df.reset_index（）中的g.melt（id_vars=“index”）.groupby（“值”）：
单元值[单元值]=集合（g[[“索引”，“变量”]]。应用（元组，轴=1））

---

我假设只需要唯一的条目，因此使用了

set（）

。

这是一个很好的分组方法。节日快乐！保持安全和健康：）谢谢你…节日快乐，圣诞快乐…TBH我第一次尝试了与你相同的方法（投票赞成），然后开始使用小组：P

#Dummy example - 
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,1],'B':[1,1,3,2]}, index=['x','y','z','w'])

#Create tuples of value, index and column
l = [(i,(j,k)) for k,v in df.items() for i,j in zip(v,v.index)]

#Group them by value and create list
pd.DataFrame(l).groupby(0)[1].apply(list)

0
1    [(x, A), (w, A), (x, B), (y, B)]
2                    [(y, A), (w, B)]
3                    [(z, A), (z, B)]