从数据帧 Python 创建自定义字典时字符串索引错误

Question

我正在尝试从数据帧创建字典，下面是数据帧和代码：

Code | Desc
XS   | Train
XS   | Car
SE   | Cycle
SE   | Train

下面是我的代码

lst_code = 'NA'
comp_list=[]
comp_dict = {}
for row in test_df:
if str(row['code']) != lst_code:
lst_code = row['code']
if comp_list:
comp_dict.update(lst_code,comp_list)
else:
comp_list.append(row['desc'])

使用上面的代码，我得到以下错误

if str(row['analyst_code']) != lst_code:
TypeError: string indices must be integers

我期待以下字典：

comp_dict = {'XS':['Train','Car'],
'SE':['Cycle','Train']}

请建议，我该如何解决这个问题？

Answer 1

首先按boolean indexing过滤，然后按GroupBy.size按组计数，最后转换Seriesto_dict：

lst_code = 'NA'
comp_dict = df[df['Code'] != lst_code].groupby('Code')['Desc'].apply(list).to_dict()
print (comp_dict)
{'SE': ['Cycle', 'Train'], 'XS': ['Train', 'Car']}

如果不需要过滤：

comp_dict = df.groupby('code')['Desc'].apply(list).to_dict()