英文:
How to convert pandas data frame to Huggingface Dataset grouped by column value?
问题
以下是您要翻译的内容：
我有以下数据框`df`import pandas as pdfrom datasets import Datasetdata = [[1, 'Jack', 'A'], [1, 'Jamie', 'A'], [1, 'Mo', 'B'], [1, 'Tammy', 'A'], [2, 'JJ', 'A'], [2, 'Perry', 'C']]df = pd.DataFrame(data, columns=['id', 'name', 'class'])> dfid name class0 1 Jack A1 1 Jamie A2 1 Mo B3 1 Tammy A4 2 JJ A5 2 Perry C我想将其转换为一个Dataset对象，每个`id`一个行。期望的输出是> myDatasetDataset({features: ['id', 'name', 'class'],num_rows: 2})其中> myDataset[0:2]{'id': ['1', '2'], 'name': [['Jack', 'Jamie', 'Mo', 'Tammy'], ['JJ', 'Perry']], 'class': [['A', 'A', 'B', 'A'], ['A', 'C']]}根据文档[这里][1]，我尝试了以下方法，但这给了我一个包含6行的Dataset，而不是按`id`列分组的一个包含2行的Dataset。myDataset = Dataset.from_pandas(df)> myDatasetDataset({features: ['id', 'name', 'class'],num_rows: 6})> myDataset[0:2]{'id': [1, 1], 'name': ['Jack', 'Jamie'], 'class': ['A', 'A']}
请注意，代码部分不包括在翻译中。
英文:
I have the following data frame df
import pandas as pdfrom datasets import Datasetdata = [[1, 'Jack', 'A'], [1, 'Jamie', 'A'], [1, 'Mo', 'B'], [1, 'Tammy', 'A'], [2, 'JJ', 'A'], [2, 'Perry', 'C']]df = pd.DataFrame(data, columns=['id', 'name', 'class'])> dfid name class0 1 Jack A1 1 Jamie A2 1 Mo B3 1 Tammy A4 2 JJ A5 2 Perry C
I would like to covert it to a Dataset object that has 2 rows, one per id. The desired output is
> myDatasetDataset({features: ['id', 'name', 'class'],num_rows: 2})
where
> myDataset[0:2]{'id': ['1', '2'], 'name': [['Jack', 'Jamie', 'Mo', 'Tammy'],['JJ', 'Perry']], 'class': [['A', 'A', 'B', 'A'], ['A', 'C']]}
Based on the documentation here, I tried the following but that gave me a Dataset with 6 rows, instead of one with 2 rows and grouped by the column id
myDataset = Dataset.from_pandas(df)> myDatasetDataset({features: ['id', 'name', 'class'],num_rows: 6})> myDataste[0:2]{'id': [1, 1], 'name': ['Jack', 'Jamie'], 'class': ['A', 'A']}
答案1
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myDataset = Dataset.from_pandas(df.groupby('id', as_index=False).agg(list))
英文:
You can try to aggregate the original dataframe by id
myDataset = Dataset.from_pandas(df.groupby('id', as_index=False).agg(list))
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