[zajeli-wszystkie-loginy]

Hej mirki spod tagów #postgresql #bazydanych #python #programowanie

Mam taką odpowiedź z bazy (już sparsowana do słownika):

[
 {grupa1='wartosc1', grupa2='wartosc1', coś1='wartosc', coś2='wartosc', coś3='wartosc', xxx{n}},
 {grupa1='wartosc1', grupa2='wartosc2', coś1='wartosc', coś2='wartosc', coś3='wartosc', xxx{n}},
 {grupa1='wartosc2', grupa2='wartosc3', coś1='wartosc', coś2='wartosc', coś3='wartosc', xxx{n}},
 {grupa1='wartosc2', grupa2='wartosc4', coś1='wartosc', coś2='wartosc', coś3='wartosc', xxx{n}},
 {itp}
]

Jak teraz za pomocą pandas zrobić z tego jsona w postaci:

[
 'grupa1': [
 'grupa2': {
 'coś1': wartość,
 itp
 },
 'grupa2': {
 'coś1': wartość,
 itp
 }
 ],
 'inna_grupa1': [
 'inna_grupa2': {
 'coś1': wartość,
 itp
 },
 'inna_grupa2': {
 'coś1': wartość,
 itp
 }
 ]
]

Chodzi mi jak dokładnie użyć dataframe.groupby ( ͡° ʖ̯ ͡°)
Próbuję dataframe.groupby(['grupa1','grupa2']) ale dostaję jsona z tyloma obiektami ile jest wierszy (czyli nie pogrupowane)

[Verbatino]

@zajeli-wszystkie-loginy: To wygląda bardziej na agregację a nie grupowanie. W związku z tym sugerowałbym dataframe.agg.

[grivinpl]

@zajeli-wszystkie-loginy: może masz na myśli pivot table zamiast grup by? https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.pivot_table.html

[plushy]

@zajeli-wszystkie-loginy nie łatwiej wypluć już gotowe z postgresa?

[czerkies]

@zajeli-wszystkie-loginy: może nie najlepiej ale jako tako xD
https://pastebin.com/ZztTSa4V