如何用两个列表在Python中生成指定字典与DataFrame？

输入数据 #

L1 = ['a','b','c','a','b','c']
L2 = ['Cat','Fish','Crow','Dog','Frog','Eagle']

目标输出 #

1. 分组字典：

D1 = {'a':['Cat','Dog'],
      'b':['Fish','Frog'],
      'c':['Crow','Eagle']}

2. 指定结构的DataFrame：

实现代码 #

1. 生成分组字典 #

两种方式均可适配任意数量的分组键：

# 方法1：基础循环构建
L1 = ['a','b','c','a','b','c']
L2 = ['Cat','Fish','Crow','Dog','Frog','Eagle']

D1 = {}
for key, val in zip(L1, L2):
    if key not in D1:
        D1[key] = []
    D1[key].append(val)

# 方法2：用collections.defaultdict简化代码
from collections import defaultdict

L1 = ['a','b','c','a','b','c']
L2 = ['Cat','Fish','Crow','Dog','Frog','Eagle']

D1 = defaultdict(list)
for key, val in zip(L1, L2):
    D1[key].append(val)
# 若需转为普通字典，执行：D1 = dict(D1)

2. 生成指定结构的DataFrame #

自动适配100+列的场景，无需手动定义列名：

import pandas as pd

# 基于已生成的分组字典D1构建DataFrame，列名转为大写
DF1 = pd.DataFrame({key.upper(): values for key, values in D1.items()})

执行后得到的DataFrame结构与目标完全一致，列名自动根据分组键生成，行对应各分组下的所有值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Srikanth