如何按类别将Pandas DataFrame转换为元组列表

直接用 Pandas 自带的分组聚合逻辑即可完成需求，完整可运行代码如下：

import pandas as pd

data = {'product_id': ['5', '7', '8', '5', '30'], 'id_customer': ['1', '1', '1', '3', '3']}
df = pd.DataFrame.from_dict(data)

result = df.groupby('id_customer')['product_id'].apply(tuple).tolist()
print(result)
# 输出：[('5', '7', '8'), ('5', '30')]

步骤说明 #

• 调用groupby('id_customer')按照客户id对数据集进行分组
• 提取分组后的product_id字段，对每个分组的数值序列执行tuple()方法，转为元组格式
• 最后调用tolist()方法将聚合结果转为列表，得到目标输出

如果需要保留原数据中客户id的出现顺序，不需要按客户id排序，可以在分组时添加sort=False参数：

result = df.groupby('id_customer', sort=False)['product_id'].apply(tuple).tolist()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者vojta