Python で DataFrame を列ごとにグループ化し、リストの辞書に変換する方法
GroupBy と DataFrame をリストの辞書に変換
構造化データを含む Excel ファイルが与えられた場合、目標はデータを抽出してグループ化することです特定の列ごとに取得し、値としてリストを使用して Python 辞書に保存します。 Excel シートのデータ形式は次のとおりです。
Column1 | Column2 | Column3 |
---|---|---|
0 | 23 | 1 |
1 | 5 | 2 |
1 | 2 | 3 |
1 | 19 | 5 |
2 | 56 | 1 |
2 | 22 | 2 |
3 | 2 | 4 |
3 | 14 | 5 |
4 | 59 | 1 |
5 | 44 | 1 |
5 | 1 | 2 |
5 | 87 | 3 |
解決策 1: groupby.apply().to_dict()
データを目的の辞書に変換するには
- pandas.read_excel() を使用して Excel ファイルを DataFrame に読み込みます。
- groupby() を使用して Column1 で DataFrame をグループ化します。
- Column3 から値を抽出し、リストを各グループに適用してリストに変換します。
- グループ化された結果を to_dict() を使用して辞書に変換します。
<code class="python">import pandas as pd excel = pd.read_excel(r"e:\test_data.xlsx", sheetname='mySheet', parse_cols='A,C') result = excel.groupby('Column1')['Column3'].apply(list).to_dict() print(result)</code>
解決策 2: 辞書内包表記
または、辞書内包表記を使用して同じ結果を得ることができます:
<code class="python">result = {k: list(v) for k, v in excel.groupby('Column1')['Column3']} print(result)</code>
両方のソリューションの出力は次のようになります:
{0: [1], 1: [2, 3, 5], 2: [1, 2], 3: [4, 5], 4: [1], 5: [1, 2, 3]}
以上がPython で DataFrame を列ごとにグループ化し、リストの辞書に変換する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。
