DataFrame을 열별로 그룹화하고 Python에서 목록 사전으로 변환하는 방법은 무엇입니까?

GroupBy 및 DataFrame을 목록 사전으로 변환

구조화된 데이터가 포함된 Excel 파일이 있는 경우 목표는 데이터를 추출하고 그룹화하는 것입니다. 특정 열을 기준으로 목록을 값으로 사용하여 Python 사전에 저장합니다. Excel 시트의 데이터 형식은 다음과 같습니다.

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

해결책 1: groupby.apply().to_dict()

데이터를 원하는 사전으로 변환하려면 형식을 지정하려면 다음 단계를 따르세요.

1. pandas.read_excel()을 사용하여 Excel 파일을 DataFrame으로 읽습니다.
2. groupby()를 사용하여 DataFrame을 Column1별로 그룹화합니다.
3. Column3에서 값을 추출하고 각 그룹에 목록을 적용하여 목록으로 변환합니다.
4. 그룹화된 결과를 to_dict()를 사용하여 사전으로 변환합니다.

<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>

해결책 2: 사전 이해

또는 사전 이해를 사용하여 동일한 결과를 얻을 수 있습니다.

<code class="python">result = {k: list(v) for k, v in excel.groupby('Column1')['Column3']}

print(result)</code>

두 솔루션의 결과는 다음과 같습니다.

{0: [1], 1: [2, 3, 5], 2: [1, 2], 3: [4, 5], 4: [1], 5: [1, 2, 3]}

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