使用Python中的字典从数据中构造序列
使用Python中的字典从数据中构造序列
提问于 2016-12-26 10:44:29
我想用Python中的字典来构建用户购买历史的序列。我希望这些序列按日期排列。
我的数据中有3列：
users items date
1 1 date_1
1 2 date_2
2 1 date_3
2 3 date_1
4 5 date_2
4 1 date_5
4 3 date_3结果应该是这样：
{1: [[1,date_1],[2,date_2]], 2:[[3,date_1],[5,date_2],[1,date_3]], 4:[[5,date_2],[3,date_3][1,date_5]]}我的代码是：
df_sub = df[['uid', 'nid', 'date']]
dic3 = df_sub.set_index('uid').T.to_dict('list')我的结果是：
{36864: [258509L, '2014-12-03'], 548873: [502105L, '2015-09-08'], 42327: [492268L, '2015-01-29'], 548873: [370049L, '2015-02-18'], 36864: [258909L, '2016-01-13'] ... }但我想按用户分组：
{36864: [[258509L, '2014-12-03'],[258909L, '2016-01-13']], 548873: [[502105L, '2015-09-08'],[370049L, '2015-02-18']], 42327: [492268L, '2015-01-29'] }帮帮忙，拜托！
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2016-12-26 11:28:34
首先，将用户设置为索引并执行groupby w.r.t。然后，您可以传递一个函数，根据每个组的date列对其排序，并使用.values提取它的底层数组部件。
使用.tolist返回--这是list等效的。这给您提供了所需的格式。最后，使用.to_dict作为字典获得最终输出。
fnc = lambda x: x.sort_values('date').values.tolist()
df.set_index('users').groupby(level=0).apply(fnc).to_dict()生产：
{1: [[1, 'date_1'], [2, 'date_2']],
2: [[3, 'date_1'], [1, 'date_3']],
4: [[5, 'date_2'], [3, 'date_3'], [1, 'date_5']]}页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/41330030
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