刪除 DF 中的重複項並在 python 中轉換為 JSON obj

問題內容

我有一個類似於下面的 df

name         series
=============================
a             a1
b             b1
a             a2
a             a1
b             b2

我需要將系列轉換為一個列表，該列表應分配給每個名稱，例如字典或 json obj，如下所示

{
   "a": ["a1", "a2"],
   "b": ["b1", "b2"]
}

到目前為止，我已經嘗試使用 groupby，但它只是將所有內容分組為單獨的字典

test = df.groupby("series")[["name"]].apply(lambda x: x)

上面的程式碼給了一個類似 df 的輸出

Series
Name
A     0   A1
      2   A2
      3   A1
B     1   B1
      4   B2

非常感謝任何幫助

謝謝

正確答案

首先#drop_duplicates 確保有，然後groupby. agg 作為列表：

out = df.drop_duplicates().groupby('name')['series'].agg(list).to_dict()

或撥打unique：

out = df.groupby('name')['series'].agg(lambda x: x.unique().tolist()).to_dict()

輸出：{'a': ['a1', 'a2'], 'b': ['b1', 'b2']}

如果您還有其他列，請確保僅保留感興趣的列：

out = (df[['name', 'series']].drop_duplicates()
       .groupby('name')['series'].agg(list).to_dict()
      )

對清單進行排序：

out = (df.groupby('name')['series']
         .agg(lambda x: sorted(x.unique().tolist())).to_dict()
      )

範例：

# input
  Name Series
0    A     Z1
1    B     B1
2    A     A2
3    A     Z1
4    B     B2

# output
{'A': ['A2', 'Z1'], 'B': ['B1', 'B2']}

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