将groupby值转换为数组列表[重复]
下面是一个示例数据帧：
label data
a 1.09
b 2.1
a 5.0
b 2.0
c 1.9
我想要的是
arr = [[1.09, 5.0], [2.1, 2.0],[1.9]]
最好作为Numpy数组的列表。
我知道df.groupby.groups.keys（）给了我列表['a'、'b'、'c']，而df.groupby.groups.values（）给了我类似于arr的东西，但作为Int64Index对象。但是，我尝试了df.loc[df.groupby.groups.values（）][label']，但没有得到预期的结果。
我该如何实现这一点？谢谢！
共有1个答案
最好作为Numpy数组的列表。
最好不要，因为您要求的是粗糙的数组，这意味着内部数组（又名行）的长度并不完全相同。这对Numpy来说是不方便的，这意味着它不能在内部将这些数组有效地存储为C数组。它最终回落到缓慢的python对象。
在这种情况下，我建议使用嵌套的python列表。这可以通过groupbyapply实现。
lst = df.groupby('label')['data'].apply(pd.Series.tolist).tolist()
print(lst)
[[1.09, 5.0], [2.1, 2.0], [1.9]]
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