我正在尝试使用Pandas的groupby函数,将dict.update()函数应用于每个元素。以下是一个数据框的示例(仅作说明):
A B
0 icon1 {'ap1': {'item' : 1}, 'ap2': {'item' : 2}}
1 icon1 {'ap3': {'item' : 3}}
我尝试的是设置类似以下的内容:
df = df.groupby('A')['B'].apply(', '.join).reset_index()
但是我需要按‘A'列分组并更新‘B’列中的每个元素,而不是使用python','.join
。我尝试过使用map函数,但是并没有实现有用的结果。
结果应该是:
A B
0 icon1 {'ap1': {'item' : 1}, 'ap2': {'item' : 2}, 'ap3': {'item' : 3}}
如果不改变字典的项目类型,这是否可能?