如何从Pandas分组后的DataFrame生成字典列表？

我明白你的需求啦——你已经按Year、Month、S_ID、Channel_Name、Interaction完成了分组，现在想把每组里的Doc_ID和Feed_ID转换成字典列表，而不是单纯的值列表对吧？其实只需要调整一下apply里的逻辑就可以轻松实现。

核心思路 #

你之前用x.values.tolist()得到的是二维值列表，我们可以利用Pandas的to_dict('records')方法，直接把每组的子DataFrame转换成字典列表——这个方法会把每行数据转成一个以列名为键的字典，完美匹配你想要的格式。

完整代码示例 #

首先构造你提供的示例DataFrame：

import pandas as pd

data = [
    [2018, 2, 67, 'WhiteCoats', 1, 152, 5776],
    [2018, 2, 67, 'WhiteCoats', 4, 152, 5776],
    [2018, 2, 67, 'WhiteCoats', 4, 152, 6046],
    [2018, 2, 67, 'Beats', 4, 152, 6117],
    [2018, 2, 84, 'Beats', 4, 27261, 6286],
    [2018, 2, 84, 'Beats', 1, 9887, 6286]
]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Year', 'Month', 'S_ID', 'Channel_Name', 'Interaction', 'Doc_ID', 'Feed_ID'])

然后执行分组并生成字典列表的代码：

# 分组后对指定列处理，生成字典列表并重置索引
result_df = df.groupby(['Year', 'Month', 'S_ID', 'Channel_Name', 'Interaction'])[['Doc_ID', 'Feed_ID']].apply(lambda x: x.to_dict('records')).reset_index(name='Dictionary')

结果说明 #

运行后result_df的结构完全符合你的预期：

注：你给出的期望结果中，WhiteCoats组Interaction=4只显示了一个字典，可能是笔误，上述代码会如实保留所有行对应的字典。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sriram Arvind Lakshmanakumar