pandas - データフレームでグループ化されたキー値ペアを作成する

Question

私は3つのカラムを持つデータフレームを持っていますが、最初と2番目のカラムにgroupby関数を適用した後で辞書を作成したいと思います。それをするパンダの方法はありますか？

DATAFRAME：コルX及びYコル上によりグループ化した後

Col X Col Y Sum 
A   a  3 
A   b  2 
A   c  1 
B   p  5 
B   q  6 
B   r  7 

：df.groupby（[ 'コルX'、 'コルY']）合計（）

    Sum 
Col X Col Y  
A   a  3 
      b  2 
      c  1 
B   p  5 
      q  6 
      r  7 

groupbyオブジェクトを介して反復しながら、辞書、私は

{A:{'a':3,'b':2,'c':1}, B:{'p':5,'q':6,'r':7}} 

Answer 1

辞書理解を使って作成したい

{name: dict(zip(g['Col Y'], g['Sum'])) for name, g in df.groupby('Col X')} 

{'A': {'a': 3, 'b': 2, 'c': 1}, 'B': {'p': 5, 'q': 6, 'r': 7}} 

あなたがどこかにto_dictを使用して主張している場合、あなたはこのような何か行うことができます：

s = df.set_index(['Col X', 'Col Y']).Sum 
{k: s.xs(k).to_dict() for k in s.index.levels[0]} 

{'A': {'a': 3, 'b': 2, 'c': 1}, 'B': {'p': 5, 'q': 6, 'r': 7}} 

---

をto_dict方法がちょうどボンネットの下にいくつかの理解を使用していることを、覚えておいてください。 orientオプションが提供する以上のものを必要とする特別なユースケースがある場合は、自分の理解を構築することには恥ずかしいことではありません。あなたがMultiIndexシリーズを反復処理することができます

Answer 2

#A to_dict() solution 

d = df.groupby(['Col X','Col Y']).sum().reset_index().pivot(columns='Col X',values='Sum').to_dict() 

Out[70]: 
{'A': {0: 3.0, 1: 2.0, 2: 1.0, 3: nan, 4: nan, 5: nan}, 
'B': {0: nan, 1: nan, 2: nan, 3: 5.0, 4: 6.0, 5: 7.0}} 

#if you need to get rid of the nans: 
{k1:{k2:v2 for k2,v2 in v1.items() if pd.notnull(v2)} for k1,v1 in d.items()} 
Out[73]: {'A': {0: 3.0, 1: 2.0, 2: 1.0}, 'B': {3: 5.0, 4: 6.0, 5: 7.0}} 

Answer 3

：

>>> s = df.set_index(['ColX', 'ColY'])['Sum'] 
>>> {k: v.reset_index(level=0, drop=True).to_dict() for k, v in s.groupby(level=0)} 
{'A': {'a': 3, 'b': 2, 'c': 1}, 'B': {'p': 5, 'q': 6, 'r': 7}}