パンダデータフレームto_dict（）

Question

df = pd.DataFrame({'A': ['jars', 'used'], 'B': ['Phrase', 'Phrase']}) 

     A  B 
0 jars Phrase 
1 used Phrase 

所望の出力：

{'Phrase': ['jars', 'used']} 

列Bは、複数の一意の値を持つ場合（たとえば：ユニークな値であったBroad、PhraseとExact）：

{'Phrase': ['jars', 'used'], 'Exact': ['val1', 'val2'], 'Broad': ['cat', 'dog']} 

私はこのようなことを考えていましたが、Aが鍵です。

df.set_index('B').to_dict('list') 

{'A': ['jars', 'used']} 

私が試してみた：

>>> dict([(b,[a]) for b, a in zip(df.B, df.A)]) 
{'Phrase': ['used']} 

>>> [{b:[a]} for b, a in zip(df.B, df.A)] 
[{'Phrase': ['jars']}, {'Phrase': ['used']}] 

>>> df.set_index('B').T.to_dict('list') 
{'Phrase': ['used']} 

は、これはおそらく愚か-簡単です。

Answer 1

In [11]: df.groupby('B').agg({'A': lambda x: x.tolist()})['A'].to_dict() 
Out[11]: {'Phrase': ['jars', 'used']} 

Answer 2

df = pd.DataFrame({'A': ['jars', 'used', 'fun', 'what', 'when'], 
      'B': ['Phrase', 'Phrase', 'Exact', 'Exact', 'Broad']}, 
      columns=['A', 'B']) 
df 
     A  B 
0 jars Phrase 
1 used Phrase 
2 fun Exact 
3 what Exact 
4 when Broad 

apply代わりのaggを使用して別の方法：

df.groupby('B').apply(lambda f: f['A'].values.tolist()).to_dict() 

戻り値：

{'Broad': ['when'], 'Exact': ['fun', 'what'], 'Phrase': ['jars', 'used']}