python - 计算数据框中第二列的每列的值
问题描述
我有这个数据框:
dummy_dataset = {'sentences': ['a','b','c','d','e','f'], 'classes': [1,2,1,3,3,2] }
dataframe = pd.DataFrame(dummy_dataset)
sentences classes
0 a 1
1 b 2
2 c 1
3 d 3
4 e 3
5 f 2
我正在寻找的是:
output = { 1 : ['a','c'], 2 : ['b','f'], 3: ['d','e'] }
我尝试使用 dict 方法:
dict_count = {}
for m in range(len(dfg)):
if dfg['classes'].iloc[m] not in dict_count:
dict_count[dfg['classes'].iloc[m]] = [dfg['sentences'].iloc[m]]
else:
dict_count[dfg['classes'].iloc[m]].append(dfg['sentences'].iloc[m])
我怎样才能用熊猫count
和groupby
方法做到这一点?
解决方案
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