将列中具有相同值的行合并在一起

Posted 2023-03-11

【中文标题】将列中具有相同值的行合并在一起

【英文标题】：Merge rows together who have the same value in a column

【发布时间】：2021-04-26 15:35:30

【问题描述】：

我有一个这样的 CSV 文件（通过使用 read_csv 使用 pandas 解析）：

Filename f1 f2 f3
1.jpg     1 0.2 0.3
1.jpg     0 0.8 0.7       
2.jpg     1 0.3  0.2    

我将如何使用此数据集并将其更改为如下所示的 numpy 数组：

[
   [[1,0.2,0.3],[0,0.8.0.7]],
   [[1,0.3,0.2]]
]

【参考方案1】：

您可以通过 GroupBy.apply 使用 lambda 函数创建嵌套列表，DataFrame.set_index 用于避免将列 Filename 转换为列表：

df = pd.read_csv(file)

L = (df.set_index('Filename')
       .groupby('Filename')
       .apply(lambda x: x.to_numpy().tolist())
       .tolist())
print (L)

或者：

df = pd.read_csv(file, index_col=0)

L = (df.groupby('Filename')
       .apply(lambda x: x.to_numpy().tolist())
       .tolist())
print (L)

[
 [[1.0, 0.2, 0.3], [0.0, 0.8, 0.7]], 
 [[1.0, 0.3, 0.2]]
]

【讨论】：

您好，感谢您的回答，但不幸的是，这无济于事，因为我希望在 numpy 数组中获得 1.jpg 的所有答案。因此，如果我运行类似于 arr[1] 的代码行，它将输出 [[1,0.2,0.3],[0,0.8.0.7]]

@jr123456jr987654321 - 抱歉，我错过了，答案已更改