的GroupBy结果列表

Question

的词典我有一个Excel工作表，看起来像这样：

Column1 Column2 Column3 
0  23  1 
1  5  2 
1  2  3 
1  19  5 
2  56  1 
2  22  2 
3  2  4 
3  14  5 
4  59  1 
5  44  1 
5  1  2 
5  87  3 

我期待通过第1列，以提取数据，组，然后将其添加到字典，以便它出现这样的：

{0: [1], 
1: [2,3,5], 
2: [1,2], 
3: [4,5], 
4: [1], 
5: [1,2,3]} 

这是到目前为止我的代码

excel = pandas.read_excel(r"e:\test_data.xlsx", sheetname='mySheet', parse_cols'A,C') 
myTable = excel.groupby("Column1").groups 
print myTable 

然而，我的输出看起来是这样的：

{0: [0L], 1: [1L, 2L, 3L], 2: [4L, 5L], 3: [6L, 7L], 4: [8L], 5: [9L, 10L, 11L]} 

谢谢！

Answer 1

然后取Column3至apply(list)并致电to_dict？

In [81]: df.groupby('Column1')['Column3'].apply(list).to_dict() 
Out[81]: {0: [1], 1: [2, 3, 5], 2: [1, 2], 3: [4, 5], 4: [1], 5: [1, 2, 3]} 

Answer 2

根据the docs，所述GroupBy.groups：

是一个字典的键是计算唯一的组和相应的 值是属于各组的轴标签。

如果你想值本身，你可以groupby“列1”，然后调用apply并通过list方法应用到每个组。

您可以根据需要，然后将其转换为一个字典：

In [5]: 

dict(df.groupby('Column1')['Column3'].apply(list)) 
Out[5]: 
{0: [1], 1: [2, 3, 5], 2: [1, 2], 3: [4, 5], 4: [1], 5: [1, 2, 3]} 

（注：看看this SO question为什么数字后面是L），你可以groupby上Column1