如何在Pandas中按列名条件聚合数据生成指定字典结构？

步骤1：筛选目标列 #

先提取所有以is_开头的列，解决你提到的列筛选瓶颈：

is_cols = [col for col in df.columns if col.startswith('is_')]

步骤2：分组聚合生成目标字典 #

按language分组后，遍历目标列收集对应为True的id列表，只保留非空的结果：

result = {}
for lang, group in df.groupby('language'):
    lang_sub_dict = {}
    for col in is_cols:
        valid_ids = group[group[col] == True]['id'].tolist()
        if valid_ids:
            lang_sub_dict[col] = valid_ids
    result[lang] = lang_sub_dict

最终输出结果 #

运行后result即为你需要的结构：

{
  "de" :{"is_bruiser" : [121,1542], "is_tank" : [121,542]},
  "fr": {"is_bruiser" : [1216,4578] } 
}

简洁写法（可选） #

用嵌套字典推导式压缩代码：

is_cols = [col for col in df.columns if col.startswith('is_')]
result = {
    lang: {
        col: group[group[col]]['id'].tolist()
        for col in is_cols
        if not group[group[col]]['id'].empty
    }
    for lang, group in df.groupby('language')
}

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Yefet