带有dict.update()的Pandas groupby函数 - python

我正在尝试对每个元素使用dict.update()函数的Pandas groupby函数。数据框中的示例(仅用于说明):

        A                                            B
0   icon1   {'ap1': {'item' : 1}, 'ap2': {'item' : 2}}

1   icon1                        {'ap3': {'item' : 3}}

我想做的是设置类似

df = df.groupby('A')['B'].apply(', '.join).reset_index()

但是,除了使用python', '.join之外,我还需要对'A'列进行分组并更新'B'列中的每个元素。我尝试使用map函数,但是无法实现任何有用的功能。

结果应该是:

        A                                                                 B
0   icon1   {'ap1': {'item' : 1}, 'ap2': {'item' : 2}, 'ap3': {'item' : 3}}

在不更改dict的项目类型的情况下,这是否有可能?

参考方案

使用dict理解

df.groupby('A').B.agg(lambda s: {k:v for a in s for k, v in a.items()}).reset_index()
        A                                                                 B
0   icon1   {'ap1': {'item' : 1}, 'ap2': {'item' : 2}, 'ap3': {'item' : 3}}

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