使用 Pandas groupby 组合数据 [重复]

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【中文标题】使用 Pandas groupby 组合数据 [重复]【英文标题】:Using Pandas groupby to combine data [duplicate] 【发布时间】:2019-08-26 08:49:55 【问题描述】:

我有一个简单的 Pandas 数据框,我希望使用某个列进行分组。 df 看起来像下面的那个。

Color    Car
  R      Ford
  O      Kia
  Y      Mazda
  R      Chevrolet

我想按“颜色”分组,所以结果 df 将是:

Color    Car
  R      Ford, Chevrolet 
  O      Kia
  Y      Mazda

使用 pandas groupby 似乎很容易。我的代码如下所示:

df = df.groupby(['Color'])

但我收到以下错误:

Cannot access callable attribute 'iloc' of 'DataFrameGroupBy' objects, try using the 'apply' method 

为什么 groupby 不起作用?这似乎是最适合使用 groupby 的最基本操作?

【问题讨论】:

除了你的错误,相关:***.com/questions/27298178/… 【参考方案1】:

用途:

df.groupby('Color')['Car'].apply(', '.join)

[出]

Color
O               Kia
R    Ford, Chevrolet
Y             Mazda

【讨论】:

以上是关于使用 Pandas groupby 组合数据 [重复]的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

如何使用 pandas groupby 聚合、组合数据框

使用 groupby 循环遍历 pandas 中的多个变量组合

Pandas:将重采样与 groupby 相结合并计算时间差

Pandas - Groupby 多索引级别,获取可能的组合,然后转换数据

pandas使用groupby函数基于多个分组变量(多变量分组)对dataframe数据进行分组使用get_group函数获取指定组合多分组变量对应的样本(使用元组指定多个分组变量)

使用 pandas python 将 2 个 groupby 输出与 lambda 组合