.unique()与to_dic()结合

在 Pandas 中,unique() 方法用于获取 Series 或 DataFrame 中唯一值的数组。当你使用 groupby 方法对 DataFrame 进行分组后,你可以在分组结果上调用 unique() 方法来获取每个分组中唯一值的数组。这个方法返回的结果可以直接转换为字典。

让我详细说明一下:

假设 price_df 是一个 DataFrame,其中包含了商品的价格信息。你想要按照 "itemId" 列进行分组,并且获取每个分组中的 "discountePrice" 列的唯一值数组。你可以按照以下步骤操作:

python 复制代码
import pandas as pd

# 假设price_df是你的DataFrame
# 创建一个示例DataFrame
data = {
    'itemId': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
    'discountePrice': [10, 15, 20, 25, 20]
}
price_df = pd.DataFrame(data)

# 按照 'itemId' 进行分组,并获取 'discountePrice' 列的唯一值数组
unique_discount_prices = price_df.groupby('itemId')['discountePrice'].unique()

# 将结果转换为字典
result_dict = unique_discount_prices.to_dict()

print("得到的字典:")
print(result_dict)

这将输出:

css 复制代码
得到的字典:
{'A': array([10, 15]), 'B': array([20, 25])}

这里,unique_discount_prices 是一个 Series,其索引是 "itemId",值是包含唯一 "discountePrice" 值的数组。调用 to_dict() 方法将 Series 转换为字典,其中键是 "itemId",值是对应的唯一值数组。

问题1:

如果要得到所有值的分组,没不是唯一值的分组,应该怎么实现?

答:用.apply(list)方法

all_discount_prices = price_df.groupby('itemId')['discountePrice'].apply(list)

输出结果: 这将输出一个字典,其中键是 "itemId",值是包含相应分组中所有 "discountePrice" 值的列表:

less 复制代码
lessCopy code
得到的字典:
{'A': [10, 15], 'B': [20, 25, 20]}

在这个字典中,每个键对应一个 "itemId",值是一个包含相应分组中所有 "discountePrice" 值的列表。

相关推荐
烛阴8 分钟前
简单入门Python装饰器
前端·python
好开心啊没烦恼28 分钟前
Python 数据分析:numpy,说人话,说说数组维度。听故事学知识点怎么这么容易?
开发语言·人工智能·python·数据挖掘·数据分析·numpy
面朝大海,春不暖,花不开41 分钟前
使用 Python 实现 ETL 流程:从文本文件提取到数据处理的全面指南
python·etl·原型模式
2301_805054562 小时前
Python训练营打卡Day59(2025.7.3)
开发语言·python
万千思绪2 小时前
【PyCharm 2025.1.2配置debug】
ide·python·pycharm
微风粼粼4 小时前
程序员在线接单
java·jvm·后端·python·eclipse·tomcat·dubbo
云天徽上4 小时前
【PaddleOCR】OCR表格识别数据集介绍,包含PubTabNet、好未来表格识别、WTW中文场景表格等数据,持续更新中......
python·ocr·文字识别·表格识别·paddleocr·pp-ocrv5
你怎么知道我是队长4 小时前
python-input内置函数
开发语言·python
叹一曲当时只道是寻常5 小时前
Python实现优雅的目录结构打印工具
python
hbwhmama5 小时前
python高级变量XIII
python