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大家好，我是皮皮。

一、前言

前几天在Python白银交流群【凡人不烦人】问了一道Python处理的问题，如下图所示。

原始数据如下：

num = [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0]

data = ['201825301001', '201825301002', '201825301004', '201825301005', '201825301006', '201825301007', '201825301008', '201825301009', '201825301010', '201825301011', '201825301012', '201825301013', '201825301014', '201825301015', '201825301016', '201825301017', '201825301018', '201825301019', '201825305001', '201825305002']

二、实现过程

方法一

这里【猫药师Kelly】给出一个思路，大家后面遇到了，可以对应的修改下，事半功倍，【dcpeng】基于这个思路，给出了一份代码如下所示：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('1.xlsx', names=['num', 'date'])
df = df.groupby("num").agg(list)
res = df.to_dict()["date"]
print(res)

运行之后，结果就是想要的了。完美的解决了粉丝的问题！

方法二

后来【瑜亮老师】也给了一份代码，如下所示：

num=[1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0]
num=[int(i) for i in num]
data=['201825301001', '201825301002', '201825301004', '201825301005', '201825301006', '201825301007', '201825301008', '201825301009', '201825301010', '201825301011', '201825301012', '201825301013', '201825301014', '201825301015', '201825301016', '201825301017', '201825301018', '201825301019', '201825305001', '201825305002']
result={}
for k,v in zip(num,data):
    if k in result.keys():
        result.get(k).append(v)
    else:
        result[k]=[v]
print(result)

运行之后，结果如下图所示：

方法三

后来【月神】也给了一个方法，如下所示：

from itertools import groupby
num=[1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0]
data=['201825301001', '201825301002', '201825301004', '201825301005', '201825301006', '201825301007', '201825301008', '201825301009', '201825301010', '201825301011', '201825301012', '201825301013', '201825301014', '201825301015', '201825301016', '201825301017', '201825301018', '201825301019', '201825305001', '201825305002']

result = {k: [i[1] for i in v] for k, v in groupby(zip(num, data), key=lambda x: int(x[0]))}
print(result)

运行之后，结果如下图所示：

方法四

后来【瑜亮老师】又补充了一个方法，代码如下所示：

from itertools import groupby
num=[1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0]
data=['201825301001', '201825301002', '201825301004', '201825301005', '201825301006', '201825301007', '201825301008', '201825301009', '201825301010', '201825301011', '201825301012', '201825301013', '201825301014', '201825301015', '201825301016', '201825301017', '201825301018', '201825301019', '201825305001', '201825305002']

result={}
for k,v in zip(num,data):
    result[k]=result.get(k,[])+[v]
    
result={int(k):result.get(k,[])+[v] for k,v in zip(num,data)}
print(result)

运行之后，结果如下图所示：

方法五

这里【瑜亮老师】还给了一份代码，如下所示：

num=[1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0, 3.0]
data=['201825301001', '201825301002', '201825301004', '201825301005', '201825301006', '201825301007', '201825301008', '201825301009', '201825301010', '201825301011', '201825301012', '201825301013', '201825301014', '201825301015', '201825301016', '201825301017', '201825301018', '201825301019', '201825305001', '201825305002']

df = pd.DataFrame({'num': num, 'data': data})
df = df.groupby("num").agg(list)
res = df.to_dict()["data"]
print(res)

简直太强了！运行之后，结果如下图所示：

每日汲取【月神】、【瑜亮老师】、【猫药师】、【甯同学】等大佬普及知识，太强了！

三、总结

大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现，一共5个方法，帮助粉丝顺利解决了问题。

最后感谢粉丝【凡人不烦人】提问，感谢【瑜亮老师】、【猫药师】、【月神】、【dcpeng】给出的思路和代码解析，感谢【庄大】、【冯诚】、【Guang】、【甯同学】、【꯭】、【Flipped】等人参与学习交流。还

小伙伴们，快快用实践一下吧！如果在学习过程中，有遇到任何问题，欢迎加我好友，我拉你进Python学习交流群共同探讨学习。