使用 Pandas 使用冒号、逗号和排序分隔值的数据框

Posted 2023-03-27

【中文标题】使用 Pandas 使用冒号、逗号和排序分隔值的数据框

【英文标题】：Dataframe using Pandas delimiting values using colon, commas and sorting

【发布时间】：2022-01-01 15:22:04

【问题描述】：

我有这个数据框：

C0  C1   C2
0   jjj  3
0   aaa  2
1   bbb  7

使用 Pandas 获取这个新 DataFrame 的最 Pythonic 方式是什么？

C0  C1  
0   aaa:2,jjj:3  
1   bbb:7  

【问题讨论】：

排序的逻辑是什么？应该按C1 还是C2 排序？

你的答案是正确的......请再次提供你的答案

是的，没有删除它。

和你一样，按 C1 排序

你有什么建议，用解决方案制作一个DataFrame吗？

【参考方案1】：

我有一个与@Ch3ster 类似的方法，但管道有点不同：

(df.sort_values('C1')
   .assign(C1=lambda d: d['C1']+':'+d['C2'].astype(str))
   .groupby('C0', as_index=False)['C1'].apply(','.join)
 )

输出：

   C0           C1
0   0  aaa:2,jjj:3
1   1        bbb:7

【讨论】：

谢谢！我通常尝试制作管道，因为它们不会更改原始数据框。不过，它并不总是给出最好的解决方案，有时它更容易分成几个必要的步骤；）（顺便说一句，我对你的解决方案投了票，完全合法）

【参考方案2】：

您可以使用DataFrame.sort_values 对数据框进行排序。您可以使用Series.str.cat 与 sep 连接。然后 groupby 并使用str.join。

df = df.sort_values('C1')
df["C1"].str.cat(df["C2"].astype(str), ":").groupby(df["C0"]).agg(
    ",".join
).to_frame().reset_index()

   C0           C1
0   0  aaa:2,jjj:3
1   1        bbb:7