假设我有一个数据帧：
df = pd.DataFrame({'Type' : ['Pokemon', 'Pokemon', 'Bird', 'Pokemon', 'Bird', 'Pokemon', 'Pokemon', 'Bird'],'Name' : ['Jerry', 'Jerry', 'Flappy Bird', 'Mudkip','Pigeon', 'Mudkip', 'Jerry', 'Pigeon']})
我根据类型分组：
print df.groupby(['Type','Name'])['Type'].agg({'Frequency':'count'})
Frequency
Type Name
Bird Flappy Bird 1
Pigeon 2
Pokemon Jerry 3
Mudkip 2
我能从上面的组创建一个字典吗？该 键 "Bird" 将包含列表的值 ['Pigeon',Flappy Bird'] 注意 频率更高的名字 应该出现 第一 在里面 价值清单。
预期产出：
dict1 = { 'Bird':['Pigeon','Flappy Bird'] , 'Pokemon':['Jerry','Mudkip'] }
您可以使用字典理解创建字典，如下所示
df = pd.DataFrame({'Type' : ['Pokemon', 'Pokemon', 'Bird', 'Pokemon', 'Bird', 'Pokemon', 'Pokemon', 'Bird'],'Name' : ['Jerry', 'Jerry', 'Flappy Bird', 'Mudkip','Pigeon', 'Mudkip', 'Jerry', 'Pigeon']})
f = df.groupby(['Type','Name'])['Type'].agg({'Frequency':'count'})
f.sort('Frequency',ascending=False, inplace=True)
d = {k:list(f.ix[k].index) for k in f.index.levels[0]}
print(d)
# {'Bird': ['Pigeon', 'Flappy Bird'], 'Pokemon': ['Jerry', 'Mudkip']}
字典理解将遍历外部索引（'Bird'，'Pokemon'），然后将值设置为字典的内部索引。
有必要先对你的 MultiIndex 通过 Frequency 列，以获得您想要的订单。
您可以使用字典理解创建字典，如下所示
df = pd.DataFrame({'Type' : ['Pokemon', 'Pokemon', 'Bird', 'Pokemon', 'Bird', 'Pokemon', 'Pokemon', 'Bird'],'Name' : ['Jerry', 'Jerry', 'Flappy Bird', 'Mudkip','Pigeon', 'Mudkip', 'Jerry', 'Pigeon']})
f = df.groupby(['Type','Name'])['Type'].agg({'Frequency':'count'})
f.sort('Frequency',ascending=False, inplace=True)
d = {k:list(f.ix[k].index) for k in f.index.levels[0]}
print(d)
# {'Bird': ['Pigeon', 'Flappy Bird'], 'Pokemon': ['Jerry', 'Mudkip']}
字典理解将遍历外部索引（'Bird'，'Pokemon'），然后将值设置为字典的内部索引。
有必要先对你的 MultiIndex 通过 Frequency 列，以获得您想要的订单。