pandas groupby和加入名单

问题描述

我有一个数据框df，有两列，我想将一列分组并加入属于同一组的列表，例如:

I have a dataframe df, with two columns, I want to groupby one column and join the lists belongs to same group, example:

column_a, column_b
1,         [1,2,3]
1,         [2,5]
2,         [5,6]

此过程之后:

column_a, column_b
1,         [1,2,3,2,5]
2,         [5,6]

我想保留所有重复项.我有以下问题:

I want to keep all the duplicates. I have the following questions:

• 数据框的dtype是对象. convert_objects()不会自动将column_b转换为列表.我怎样才能做到这一点?
• df.groupby(...).apply(lambda x:...)中的函数适用于什么? x的形式是什么?列表?
• 我主要问题的解决方案?

先谢谢了.

推荐答案

object dtype是一个万能的dtype，基本上意味着不是int，float，bool，datetime或timedelta.因此它将它们存储为列表. convert_objects尝试将列转换为这些dtype之一.

object dtype is a catch-all dtype that basically means not int, float, bool, datetime, or timedelta. So it is storing them as a list. convert_objects tries to convert a column to one of those dtypes.

你想要

In [63]: df
Out[63]: 
   a          b    c
0  1  [1, 2, 3]  foo
1  1     [2, 5]  bar
2  2     [5, 6]  baz


In [64]: df.groupby('a').agg({'b': 'sum', 'c': lambda x: ' '.join(x)})
Out[64]: 
         c                b
a                          
1  foo bar  [1, 2, 3, 2, 5]
2      baz           [5, 6]

这将根据列a中的值对数据帧进行分组.进一步了解[groupby].( http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/groupby.html ).

This groups the data frame by the values in column a. Read more about [groupby].(http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/groupby.html).

这就像[1, 2, 3] + [2, 5]

这篇关于 pandas groupby和加入名单的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！