[Python] Pandas groupby 결과를 list의 dictionary로 바꾸기!!

여러 행으로 구성된 데이터를 다루다 보면, 어떤 특정한 행에 의해 데이터를 정렬해야 하는 일이 빈번하게 발생한다. 

 

이것은 pandas의 groupby로 아주 간단하게 처리할 수 있다. 

 

우선 간단한 데이터를 만들어보자 

 

Column1 Column2 Column3
0       23      1
1       5       2
1       2       3
1       19      5
2       56      1
2       22      2
3       2       4
3       14      5
4       59      1
5       44      1
5       1       2
5       87      3

 

이것은 data라는 이름의 텍스트 파일로 만들어 읽어, dataframe으로 변환해보자. 

with open (path to data.txt) as f:
    lines = f.readlines()

data = []
for line in lines:
    data.append([ int(el) for el in line.split()])

 

데이터를 출력해보면 다음과 같다. 

In [81]: data 
Out [81]: 
[[0, 23, 1],
 [1, 5, 2],
 [1, 2, 3],
 [1, 19, 5],
 [2, 56, 1],
 [2, 22, 2],
 [3, 2, 4],
 [3, 14, 5],
 [4, 59, 1],
 [5, 44, 1],
 [5, 1, 2],
 [5, 87, 3]]

 

Pandas의 dataframe으로 컬럼 이름을 지정하여 저장해보자. 

df = pd.DataFrame(data=data, columns=['column1', 'column2', 'column3'])

display(df)

 

 

이것은 column1에 의해 groupby해보자. 

In [90]: df.groupby(by=['column1'])['column3'].apply(list).to_dict()
Out [90]: {0: [1], 1: [2, 3, 5], 2: [1, 2], 3: [4, 5], 4: [1], 5: [1, 2, 3]}

 

이렇게 분류하여 원하는 분석을 할 수 있다.