Question

目前，在对数据帧进行分组时，我无法设置设置列表和过滤的组合。

假设我们有一个以下形式的DataFrame：

      A       B    C
0    x2   a32cd    1
1    x1   a11aa    0
2    x1     NaN    1 
3    x1   d75dd    0
4    x1   a11aa    1
5    x2   a32cd    1
6    x2   w22xz    0
...

我要寻找的是对列A（字符串）进行分组，然后列出非重复，非空的列表值B（字符串），我可以退出列表C（整数）。我要寻找的最终形式如下：

      A           B 
0    x1   [a11aa, d75dd, ...]
1    x2   [a32cd, w22xz, ...]

我正在考虑采用以下形式进行设置：

df_x.groupby('A')['B'].apply(list)

，然后对其应用一些条件，但是我似乎找不到它。我应该为此设置一个功能吗？我来自基于MATLAB的背景，因此我倾向于逐行遍历整个DataFrame。但是有人告诉我，一旦您考虑在Pandas中进行此操作，可能会有更明智的方法。

Answer 1

>>> df.dropna().groupby("A")["B"].unique()
A
x1    [a11aa, d75dd]
x2    [a32cd, w22xz]
dtype: object

Answer 2

也许您不希望直接dropna（丢失其他列，例如C上的信息）。

因此，您可以groupby和agg使用仅B的逻辑

df.groupby('A').B.agg(lambda s: s.dropna().unique().tolist())

A
x1    [a11aa, d75dd]
x2    [a32cd, w22xz]
Name: B, dtype: object

Python-Pandas-通过条件字符串添加GroupB

2 个答案: