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根据重复行将pandas df转换为dict (row必须为key)

根据重复行将pandas df转换为dict (row必须为key)

在pandas中,可以使用groupby函数和apply函数来实现根据重复行将DataFrame转换为字典的操作。具体步骤如下:

  1. 首先,使用groupby函数将DataFrame按照重复行进行分组。可以选择需要作为key的列作为groupby的参数。
代码语言:txt
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grouped = df.groupby('row')
  1. 然后,使用apply函数对每个分组进行操作,将每个分组转换为字典,并将row作为key。
代码语言:txt
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result_dict = grouped.apply(lambda x: x.set_index('row').to_dict(orient='index'))

在上述代码中,使用lambda函数将每个分组设置为以row为索引的DataFrame,并使用to_dict函数将DataFrame转换为字典。orient参数设置为'index'表示将每行作为一个字典。

最后,result_dict即为转换后的字典,其中每个key为row的值,对应的value为该行的数据。

这种转换方式适用于需要根据重复行将DataFrame转换为字典的场景,例如需要按照某个列的值进行分组,并将每个分组的数据转换为字典进行处理。

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