如何获取一个特性的不同类的值列表？[重复]

Question

我有一个数据帧。我想得到不同类的所有值的列表。

df = pd.DataFrame([(3, 1),
                    (4, 3),
                    (6, 2),
                    (7, 2),
                    (2, 3),
                    (4, 2),
                    (4, 1),
                    (1, 3),
                    (6, 3),
                    (8, 1)],
                    columns=['Feature', 'Class'])

在上面的示例中，我有三个类，即1、2和3。我想得到一个类中所有不同值列表的输出。输出可以如下所示：

Class 1: [3, 4, 8]
Class 2: [6, 7, 4]
Class 3: [4, 2, 1, 6]

Answer 1

您只需执行以下操作：

classes = df.groupby('Class')['Feature'].apply(list)

输出：

>>> classes
Class
1       [3, 4, 8]
2       [6, 7, 4]
3    [4, 2, 1, 6]
Name: Feature, dtype: object

您可以这样打印它们：

>>> for class_number, items in classes.items():
...     print(f'Class {class_number}: {items}')
...
Class 1: [3, 4, 8]
Class 2: [6, 7, 4]
Class 3: [4, 2, 1, 6]

如果你想获得所有独特的值，试试这个：

unique = df.groupby('Class')['Feature'].unique()

Answer 2

d = {}
[d.setdefault(v.Class, []).append(v.Feature) for _, v in df.iterrows()]
d
# {1: [3, 4, 8], 3: [4, 2, 1, 6], 2: [6, 7, 4]}

Answer 3

正如在这个伟大的答案中所指出的，您可以使用pandas.DataFrame.groupby（）方法以及pandas.DataFrame.apply（）方法来实现这一点：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([(3, 1),
                   (4, 3),
                   (6, 2),
                   (7, 2),
                   (2, 3),
                   (4, 2),
                   (4, 1),
                   (1, 3),
                   (6, 3),
                   (8, 1)],
                  columns=['Feature', 'Class'])

print(df.groupby('Class')['Feature'].apply(list))

输出：

Class
1       [3, 4, 8]
2       [6, 7, 4]
3    [4, 2, 1, 6]
Name: Feature, dtype: object

但是，如果要逐个循环遍历类号，更直观的方法是使用pandas.DataFrame.loc属性，如下所示：

print(df.loc[df['Class'] == 1])

输出：

   Feature  Class
0        3      1
6        4      1
9        8      1

或者包括“功能”列以获取：

print(df.loc[df['Class'] == 1]["Feature"])

输出：

0    3
6    4
9    8
Name: Feature, dtype: int64