如何在 Python 中按列对 DataFrame 进行分组并将其转换为列表字典？

GroupBy 并将 DataFrame 转换为列表字典

给定一个包含结构化数据的 Excel 文件，目标是提取数据，对其进行分组按特定列，并将其存储在 Python 字典中，并以列表作为值。 Excel表格中的数据格式为：

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

解决方案1：groupby.apply().to_dict()

将数据转换为想要的字典格式，请按照以下步骤操作：

1. 使用 pandas.read_excel() 将 Excel 文件读入 DataFrame。
2. 使用 groupby() 按 Column1 对 DataFrame 进行分组。
3. 从Column3中提取值并将列表应用于每个组以将它们转换为列表。
4. 使用to_dict()将分组结果转换为字典。

<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>

解决方案 2：字典理解

或者，您可以使用字典理解来实现相同的结果：

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

print(result)</code>

两种解决方案的输出均为：

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

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