使用 apply() 函数在 pandas 中的 groupby 之后创建列表

Posted 2023-02-16

【中文标题】使用 apply() 函数在 pandas 中的 groupby 之后创建列表

【英文标题】：Make list after groupby in pandas using apply() function

【发布时间】：2022-01-01 12:56:33

【问题描述】：

我有这个数据框：

    c1  c2  
0   B   1   
1   A   2   
2   B   5
3   A   3
4   A   7

我的目标是继续跟踪 column2 中的值，根据 column1 中用 (:) 分隔的字母，输出应如下所示：

    c1  list
0   A   2:3:7   
1   B   1:5 

最pythonic的方法是什么：

目前我可以按第 1 列进行分组，我正在尝试使用 apply() 函数，但我不知道如何在新列中映射和制作此列表。

【参考方案1】：

您可以使用groupby

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame('c1': ['B', 'A', 'B', 'A', 'A'], 'c2': [1, 2, 5, 3, 7])
>>>
>>> df.c2 = df.c2.astype(str)
>>> new_df = df.groupby("c1")['c2'].apply(":".join).reset_index()
>>> new_df
  c1     c2
0  A  2:3:7
1  B    1:5

【参考方案2】：

我认为你可以只做一个字符串连接

df = pandas.DataFrame("c1":list("BABAA"),"c2":[1,2,5,3,7])
df['c2'] = df['c2'].astype(str)
df.groupby('c1').agg('c2':':'.join)

您可能会获得更多里程

df.groupby('c1').agg('c2':list)

【参考方案3】：

试试这个：

df = df.groupby("c1")["c2"].apply(lambda x: ":".join([str(i) for i in x])).reset_index()

【讨论】：

你可以把它缩短为df.c2.astype(str).groupby(df.c1).apply(":".join).reset_index()