通过按类型分组创建一个新列,新列的值是整个组的列值
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【中文标题】通过按类型分组创建一个新列,新列的值是整个组的列值【英文标题】:Create a new column by grouping on type, new column's value is entire group's column value 【发布时间】:2015-08-10 03:15:25 【问题描述】:我有一个基本上看起来像这样的 pandas 数据框:
type item string
1 0 aa
1 1 bb
1 2 cc
2 0 dd
2 1 ee
2 2 ff
我想根据组的“字符串”列以某种方式创建一个新列“newstring”
type item string newstring
1 0 aa aa+bb+cc
1 1 bb aa+bb+cc
1 2 cc aa+bb+cc
2 0 dd dd+ee+ff
2 1 ee dd+ee+ff
2 2 ff dd+ee+ff
我已经完成了
df.groupby('type').aggregate(lambda x: "+".join(x))
df.groupby('type').apply(lambda x: "+".join(x))
但我不断得到新字符串的结果(字面意思)
type item string newstring
1 0 aa type+item+string+newstring
1 1 bb type+item+string+newstring
1 2 cc type+item+string+newstring
2 0 dd type+item+string+newstring
2 1 ee type+item+string+newstring
2 2 ff type+item+string+newstring
如何按特定列进行分组,然后将该组的一列的值附加到新列。
提前致谢!
【问题讨论】:
【参考方案1】:在此之后你很抱歉:
In [14]:
df['new_string'] = df.groupby('type')['string'].transform(lambda x: '+'.join(x))
df
Out[14]:
type item string new_string
0 1 0 aa aa+bb+cc
1 1 1 bb aa+bb+cc
2 1 2 cc aa+bb+cc
3 2 0 dd dd+ee+ff
4 2 1 ee dd+ee+ff
5 2 2 ff dd+ee+ff
上面的'type'组,然后我们在'string'列上调用transform
,并调用join
的字符串值的lambda函数。
您尝试失败的原因是因为您的函数正在应用于其余列,而不是专门用于字符串列。此外,这里的 transform
返回一个索引与原始 df 对齐的系列。
【讨论】:
这就像一个魅力。现在我看到它相当明显。非常感谢!以上是关于通过按类型分组创建一个新列,新列的值是整个组的列值的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章