无需Pandas GroupBy：Python字典按坐标键分组聚合

问题场景示例 #

假设你有这样的原始字典：

original_dict = {
    ((1, 2), 'up'): 'value1',
    ((1, 2), 'down'): 'value2',
    ((3, 4), 'left'): 'value3',
    ((5, 6), 'right'): 'value4',
    ((3, 4), 'up'): 'value5'
}

纯原生字典实现（无额外依赖） #

直接用普通字典遍历处理，逻辑清晰：

aggregated_dict = {}

# 遍历原字典的键值对，解构出坐标和方向
for (coord, _), value in original_dict.items():
    # 如果坐标未在新字典中，初始化空列表
    if coord not in aggregated_dict:
        aggregated_dict[coord] = []
    # 将对应值添加到列表
    aggregated_dict[coord].append(value)

执行后得到的结果：

{(1, 2): ['value1', 'value2'], (3, 4): ['value3', 'value5'], (5, 6): ['value4']}

用collections.defaultdict简化代码（标准库原生） #

如果想让代码更简洁，可以用Python标准库的defaultdict，省去判断键是否存在的步骤：

from collections import defaultdict

aggregated_dict = defaultdict(list)
for (coord, _), value in original_dict.items():
    aggregated_dict[coord].append(value)

# 可选：将defaultdict转为普通字典
aggregated_dict = dict(aggregated_dict)

两种方案都完全基于原生Python实现，不需要引入Pandas的GroupBy模块。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Anonymous Person