从熊猫数据帧创建字典

Question

我有以下代码

pd.DataFrame(index=["A", "A", "B","B","B"], columns=["col1","col2","col3"],
data=np.array([[5,3,5],[8,6,4],[8,6,4],[2,7,6],[8,6,4]]))

这导致以下数据帧

    col1    col2    col3
A      5     3       5
A      8     6       4
B      8     6       4
B      2     7       6
B      8     6       4

我想用它创建一个字典，键是 A 和 B，值是带有其余数据的数据框。 例如对于 A 值应该是如下所示的数据框。

col1    col2    col3
5        3       5
8        6       4

Answer 1

使用带有groupby和DataFrame.reset_index字典理解作为默认索引：

d = {k:v.reset_index(drop=True) for k, v in df.groupby(level=0)}
print (d)
{'A':    col1  col2  col3
0     5     3     5
1     8     6     4, 'B':    col1  col2  col3
0     8     6     4
1     2     7     6
2     8     6     4}

---

print (d['A'])
   col1  col2  col3
0     5     3     5
1     8     6     4

如果不需要更改索引值，则可以使用：

d = dict(tuple(df.groupby(level=0)))
print (d['A'])
   col1  col2  col3
A     5     3     5
A     8     6     4

但这就像使用DataFrame.loc选择原始数据DataFrame.loc ：

print (df.loc['A'])
   col1  col2  col3
A     5     3     5
A     8     6     4

---

设置：

df = pd.DataFrame(index=["A", "A", "B","B","B"], 
                  columns=["col1","col2","col3"],
                  data=np.array([[5,3,5],[8,6,4],[8,6,4],[2,7,6],[8,6,4]]))