根据重复行将pandas df转换为dict (row必须为key)

根据重复行将pandas df转换为dict (row必须为key)

在pandas中，可以使用groupby函数和apply函数来实现根据重复行将DataFrame转换为字典的操作。具体步骤如下：

1. 首先，使用groupby函数将DataFrame按照重复行进行分组。可以选择需要作为key的列作为groupby的参数。

grouped = df.groupby('row')

1. 然后，使用apply函数对每个分组进行操作，将每个分组转换为字典，并将row作为key。

result_dict = grouped.apply(lambda x: x.set_index('row').to_dict(orient='index'))

在上述代码中，使用lambda函数将每个分组设置为以row为索引的DataFrame，并使用to_dict函数将DataFrame转换为字典。orient参数设置为'index'表示将每行作为一个字典。

最后，result_dict即为转换后的字典，其中每个key为row的值，对应的value为该行的数据。

这种转换方式适用于需要根据重复行将DataFrame转换为字典的场景，例如需要按照某个列的值进行分组，并将每个分组的数据转换为字典进行处理。

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