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python - DataFrame 到 Dictionary 的问题，而单个键中有多个值

问题描述

我有一个包含两列的 DataFrame。我想将此 DataFrame 转换为 python 字典。

数据框：

df= pd.DataFrame({"A":["A1","A1","A2"], "B":["B1","B2","B3"]})
print(df)

我尝试使用以下代码将 DataFrame 转换为字典，其中A列作为键，B作为值：

df.set_index('A').T.to_dict('list')

输出就像

{'A1'：['B2']，'A2'：['B3']}

我不明白为什么“B1”不在列表中？以及如何在与“A1”键配对的列表中获得这个“B1”值

标签： pythondataframedictionary

解决方案

那是因为 columnA有重复的条目，在创建一个 dict 时，它尝试设置两个键A1，因此第一个值被覆盖。如果您有这样的事情，那将不是问题：

>>> df= pd.DataFrame({"A":["A1","A2","A3"], "B":["B1","B2","B3"]})
>>> df.set_index('A').T.to_dict(orient='list')
{'A1': ['B1'], 'A2': ['B2'], 'A3': ['B3']}

编辑

正在发生的事情与此接近：

dict_ = {}
for key, val in zip(["A1","A1","A2"], ["B1","B2","B3"]):
    print(key, val)
    dict_[key] = val
    print(dict_)

输出：

A1 B1
{'A1': 'B1'}
A1 B2
{'A1': 'B2'}
A2 B3
{'A1': 'B2', 'A2': 'B3'}

相反，你可以试试这个：

>>> df.groupby('A').agg(list).T.to_dict(orient='list')
{'A1': [['B1', 'B2']], 'A2': [['B3']]}

或者，

>>> df.groupby('A').agg(list).T.to_dict(orient='records')[0]
{'A1': ['B1', 'B2'], 'A2': ['B3']}

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