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将groupby追加到嵌套字典

是指在嵌套字典中使用groupby函数对数据进行分组操作。groupby是一种常用的数据处理技术,可以根据指定的条件将数据分组,并对每个组进行聚合操作。

在Python中,可以使用collections模块中的defaultdict类来创建嵌套字典。defaultdict类是字典的一个子类,它重写了字典的missing方法,可以在访问不存在的键时返回一个默认值。

下面是一个示例代码,演示了如何将groupby追加到嵌套字典:

代码语言:txt
复制
from collections import defaultdict

# 原始数据
data = [
    {'name': 'Alice', 'age': 25, 'gender': 'Female'},
    {'name': 'Bob', 'age': 30, 'gender': 'Male'},
    {'name': 'Charlie', 'age': 35, 'gender': 'Male'},
    {'name': 'Alice', 'age': 40, 'gender': 'Female'},
    {'name': 'Bob', 'age': 45, 'gender': 'Male'}
]

# 创建嵌套字典
nested_dict = defaultdict(lambda: defaultdict(list))

# 将数据按照name进行分组
for item in data:
    nested_dict[item['name']]['age'].append(item['age'])
    nested_dict[item['name']]['gender'].append(item['gender'])

# 打印结果
for name, info in nested_dict.items():
    print(f"Name: {name}")
    print(f"Age: {info['age']}")
    print(f"Gender: {info['gender']}")
    print()

运行以上代码,输出结果如下:

代码语言:txt
复制
Name: Alice
Age: [25, 40]
Gender: ['Female', 'Female']

Name: Bob
Age: [30, 45]
Gender: ['Male', 'Male']

Name: Charlie
Age: [35]
Gender: ['Male']

在上述示例中,我们使用defaultdict创建了一个嵌套字典nested_dict。然后,通过遍历原始数据,将数据按照name进行分组,并将age和gender分别存储在对应的列表中。

这样,我们就实现了将groupby追加到嵌套字典的操作。

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