如何将Pandas DataFrame按p_id分组转换为指定结构的二维列表

实现方法 #

你之前的写法不符合预期的原因有两个：

1. 直接对分组后的DataFrame执行apply(list)会返回列名的列表，而非每行两值组成的元组
2. 注意列名大小写匹配：你示例代码里写的time和实际数据的列名Time不一致，会触发键错误

代码实现

首先构造示例DataFrame：

import pandas as pd

data = {
    "p_id": [1, 1, 1, 2,2,3,3],
    "m_id": [11,25,35,11,35,25,35],
    "Time": [25,40,10,21,13,15,20]
}
df = pd.DataFrame(data)

通用写法（小数据量适用）

Jobs = df.groupby('p_id')[['m_id', 'Time']].apply(lambda g: [tuple(row) for row in g.values]).tolist()

高效写法（大数据量适用，避免逐行循环）

Jobs = df.assign(job=df[['m_id','Time']].agg(tuple, axis=1))\
         .groupby('p_id')['job']\
         .agg(list)\
         .tolist()

输出验证

执行后打印Jobs即可得到你需要的结构：

print(Jobs)
# 输出结果：
# [[(11, 25), (25, 40), (35, 10)], [(11, 21), (35, 13)], [(25, 15), (35, 20)]]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jume