Pandas按两列分组，然后获取值的字典

Question

我有一个Pandas数据框：

banned_titles = 
TitleId  RelatedTitleId
0    89989           32598
1    89989         3085083
2    95281         3085083

当我按照以下方式应用 groupby 时

In [84]: banned_titles.groupby('TitleId').groups
Out[84]: {89989: [0, 1], 95281: [2]}

这很接近但不是我想要的。

我想要的是：

{89989: [32598, 3085083], 95281: [3085083]}

有没有一种方法可以做到这一点？

- Bedi Egilmez

Answer 1

试试这个：

In [8]: x.groupby('TitleId')['RelatedTitleId'].apply(lambda x: x.tolist()).to_dict()
Out[8]: {89989: [32598, 3085083], 95281: [3085083]}

或作为一系列列表：

In [10]: x.groupby('TitleId')['RelatedTitleId'].apply(lambda x: x.tolist())
Out[10]:
TitleId
89989    [32598, 3085083]
95281           [3085083]
Name: RelatedTitleId, dtype: object

数据：

In [9]: x
Out[9]:
   TitleId  RelatedTitleId
0    89989           32598
1    89989         3085083
2    95281         3085083

- MaxU - stand with Ukraine

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太好了！正是我想要的，回应速度超快。Дякую！ - Bedi Egilmez

Answer 2

尝试使用单行代码（不使用lambda）：

dict(df.groupby('TitleId')['RelatedTitleId'].apply(list))
 # {89989: [32598, 3085083], 95281: [3085083]}

- Merlin

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很遗憾，我认为这在pandas 21中不再起作用了。 - Alex Lenail

你知道如何将DataFrame中的键名保存到字典中吗？ - mousomer