如何在 Python 中按列對 DataFrame 進行分組並將其轉換為列表字典？

GroupBy 並將DataFrame 轉換為列表字典

給定一個包含結構化資料的Excel 文件，目標是提取數據，對其進行分組按特定列，並將其儲存在Python 字典中，並以列表作為值。 Excel表格中的資料格式為：

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1：groupby.apply().to_dict()

將資料轉換為想要的字典格式，請依照以下步驟操作：

1. 使用pandas.read_excel() 將Excel 檔案讀入DataFrame。
2. 使用 groupby() 以 Column1 將 DataFrame 分組。
3. 從Column3中提取值並將列表應用於每個群組以將它們轉換為列表。
4. 使用to_dict()將分組結果轉換為字典。

<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2：字典理解

或者，您可以使用字典理解來獲得相同的結果：

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

print(result)</code>

兩種解的輸出皆為：

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

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