パンダを使用してデータフレームから同じ名前の行のリストを取得

Question

部分行のリストを取得する方法を探していました。

Name x y r 
    a  9 81 63 
    a  98 5 89 
    b  51 50 73 
    b  41 22 14 
    c  6 18 1 
    c  1 93 55 
    d  57 2 90 
    d  58 24 20 

ので、私は次のように辞書を取得しようとしていた、

di = {a:{0: [9,81,63], 1: [98,5,89]}, 
    b:{0:[51,50,73], 1:[41,22,14]}, 
    c:{0:[6,18,1], 1:[1,93,55]}, 
    d:{0:[57,2,90], 1:[58,24,20]}} 

Answer 1

使用groupbycountlist秒、最後の変換出力Seriesto_dictのカスタム機能付：

di = (df.groupby('Name')['x','y','r'] 
     .apply(lambda x: dict(zip(range(len(x)),x.values.tolist()))) 
     .to_dict()) 

print (di) 
{'b': {0: [51, 50, 73], 1: [41, 22, 14]}, 
'a': {0: [9, 81, 63], 1: [98, 5, 89]}, 
'c': {0: [6, 18, 1], 1: [1, 93, 55]}, 
'd': {0: [57, 2, 90], 1: [58, 24, 20]}} 

詳細：

print (df.groupby('Name')['x','y','r'] 
     .apply(lambda x: dict(zip(range(len(x)),x.values.tolist())))) 
Name 
a  {0: [9, 81, 63], 1: [98, 5, 89]} 
b {0: [51, 50, 73], 1: [41, 22, 14]} 
c  {0: [6, 18, 1], 1: [1, 93, 55]} 
d  {0: [57, 2, 90], 1: [58, 24, 20]} 
dtype: object 

が提案使用enumerateためにあなたvolcanoありがとう：

di = (df.groupby('Name')['x','y','r'] 
     .apply(lambda x: dict(enumerate(x.values.tolist()))) 
     .to_dict()) 

をより良いテストのための可能な使用のカスタム関数です：

def f(x): 
    #print (x) 
    a = range(len(x)) 
    b = x.values.tolist() 
    print (a) 
    print (b) 
    return dict(zip(a,b)) 

[[9, 81, 63], [98, 5, 89]] 
range(0, 2) 
[[9, 81, 63], [98, 5, 89]] 
range(0, 2) 
[[51, 50, 73], [41, 22, 14]] 
range(0, 2) 
[[6, 18, 1], [1, 93, 55]] 
range(0, 2) 
[[57, 2, 90], [58, 24, 20]] 

di = df.groupby('Name')['x','y','r'].apply(f).to_dict() 
print (di) 

Answer 2

時にはそれは、フットプリントとオーバーヘッドを最小化するのが最善です。 itertools.count、collections.defaultdict

from itertools import count 
from collections import defaultdict 

counts = {k: count(0) for k in df.Name.unique()} 
d = defaultdict(dict) 

for k, *v in df.values.tolist(): 
    d[k][next(counts[k])] = v 

dict(d) 

{'a': {0: [9, 81, 63], 1: [98, 5, 89]}, 
'b': {0: [51, 50, 73], 1: [41, 22, 14]}, 
'c': {0: [6, 18, 1], 1: [1, 93, 55]}, 
'd': {0: [57, 2, 90], 1: [58, 24, 20]}}