Python pandas GroupBy：将DataFrame转换为指定字典格式的方法

嘿，我来帮你快速搞定这个转换需求！基于你已经得到的ot DataFrame，只需要几行代码就能得到你想要的字典结构。

具体步骤与代码 #

根据你的期望输出，我们需要提取A、B、D、E这四列（跳过C列），把dayname作为字典的键，对应列的整数值组成列表作为值。执行以下代码即可：

# 定义需要保留的目标列
target_cols = ['A', 'B', 'D', 'E']

# 完成转换：设置索引→筛选列→转整数列表→生成字典
result_dict = ot.set_index('dayname')[target_cols].apply(
    lambda row: row.astype(int).tolist(),
    axis=1
).to_dict()

print(result_dict)

代码逻辑拆解 #

• set_index('dayname')：把dayname列设为DataFrame的索引，这样后续转字典时会自动用它作为键。
• [target_cols]：筛选出我们需要的四列，排除不需要的C列。
• apply(..., axis=1)：对每一行做处理，把浮点数类型的数值转成整数，再转换成列表格式。
• to_dict()：将处理后的Series直接转换成你需要的字典结构。

运行后就能得到完全符合需求的输出：

{'Friday': [136, 239, 0, 283], 'Monday': [305, 431, 0, 845], 'Saturday': [0, 3, 0, 11]}

内容的提问来源于stack exchange，提问作者MMMMS