我有一个类似于下面的 df

name         series
=============================
a             a1
b             b1
a             a2
a             a1
b             b2

我需要将系列转换为一个列表，该列表应分配给每个名称，例如字典或 json obj，如下所示

{
   "a": ["a1", "a2"],
   "b": ["b1", "b2"]
}

到目前为止，我已经尝试使用 groupby，但它只是将所有内容分组为一个单独的字典

test = df.groupby("series")[["name"]].apply(lambda x: x)

上面的代码给出了一个类似 df 的输出

Series
Name
A     0   A1
      2   A2
      3   A1
B     1   B1
      4   B2

非常感谢任何帮助

谢谢

正确答案

首先 drop_duplicates 确保有 ，然后 groupby.agg 作为列表：

out = df.drop_duplicates().groupby('name')['series'].agg(list).to_dict()

或者拨打unique：

out = df.groupby('name')['series'].agg(lambda x: x.unique().tolist()).to_dict()

输出：{'a': ['a1', 'a2'], 'b': ['b1', 'b2']}

如果您还有其他列，请确保仅保留感兴趣的列：

out = (df[['name', 'series']].drop_duplicates()
       .groupby('name')['series'].agg(list).to_dict()
      )

对列表进行排序：

out = (df.groupby('name')['series']
         .agg(lambda x: sorted(x.unique().tolist())).to_dict()
      )

示例：

# input
  Name Series
0    A     Z1
1    B     B1
2    A     A2
3    A     Z1
4    B     B2

# output
{'A': ['A2', 'Z1'], 'B': ['B1', 'B2']}