Excel 데이터를 열별로 그룹화하고 Python에서 목록 사전을 만드는 방법은 무엇입니까?

GroupBy Excel 결과를 목록 사전으로

데이터가 Column1, Column2, Column3의 세 열로 구성된 Excel 스프레드시트가 있습니다. 이 데이터를 추출하여 Column1별로 그룹화하여 Column1의 각 고유 값이 Column3의 값 목록에 해당하도록 하려고 합니다.

코드:

이미 Column1에서 groupby() 함수를 사용하려고 시도했지만 출력에는 Column3의 실제 값 대신 인덱스가 포함됩니다. 이를 수정하려면 그룹화할 열과 추출할 열을 지정해야 합니다.

<code class="python">df = pandas.read_excel(r"e:\test_data.xlsx", sheetname='mySheet', parse_cols=['Column1', 'Column3'])
result = df.groupby('Column1')['Column3'].apply(list).to_dict()</code>

설명:

• groupby ()는 Column1의 값을 기준으로 데이터를 그룹화합니다.
• apply(list)는 각 하위 그룹에 목록 기능을 적용합니다. Column3의 값을 목록으로 변환합니다.
• to_dict()는 그룹화된 데이터를 사전으로 변환합니다. 여기서 키는 Column1의 값이고 값은 Column3의 값 목록입니다.

대체 코드:

동일한 결과를 얻는 또 다른 방법 사전 이해력을 사용하고 있습니다.

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

출력:

두 코드 조각 모두 원하는 출력을 생성합니다.

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

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