如何将pandas DataFrame转换为指定格式的分组字典

你可以在现有代码基础上增加分组聚合后转字典的逻辑即可，完整可运行代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv(tests) 
df = df[['course_id','weight']]
# 核心转换逻辑
result = df.groupby('course_id')['weight'].apply(list).to_dict()
print(result)

逻辑说明 #

• 调用groupby('course_id')：按照course_id列对整个DataFrame做分组，相同course_id的行会被归到同一个分组
• 调用apply(list)：将每个分组下的weight列的所有值，统一转换为列表格式
• 调用to_dict()：将分组聚合后得到的Series对象，直接转换为你需要的键为course_id、值为weight列表的字典结构

运行上述代码后，打印的result就是你要求的{1 : [10,40,50] , 2:[40,60] , 3 :[90,10]}格式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Manasa