Question

我有一个pandas DataFrame df：

+------+---------+  
| team | user    |  
+------+---------+  
| A    | elmer   |  
| A    | daffy   |  
| A    | bugs    |  
| B    | dawg    |  
| A    | foghorn |  
| B    | speedy  |  
| A    | goofy   |  
| A    | marvin  |  
| B    | pepe    |  
| C    | petunia |  
| C    | porky   |  
+------+---------

我想找到或编写一个函数来返回我将使用以下内容返回的DataFrame：

SELECT
  team,
  GROUP_CONCAT(user)
FROM
  df
GROUP BY
  team

获得以下结果：

+------+---------------------------------------+  
| team | group_concat(user)                    |  
+------+---------------------------------------+  
| A    | elmer,daffy,bugs,foghorn,goofy,marvin |  
| B    | dawg,speedy,pepe                      |  
| C    | petunia,porky                         |  
+------+---------------------------------------+

我可以通过迭代行并添加到字典中来考虑讨厌的方法，但必须有更好的方法。

Answer 1

执行以下操作：

df.groupby('team').apply(lambda x: ','.join(x.user))

获取Series个字符串或

df.groupby('team').apply(lambda x: list(x.user))

获取Series个list个字符串。

以下是结果：

In [33]: df.groupby('team').apply(lambda x: ', '.join(x.user))
Out[33]:
team
a       elmer, daffy, bugs, foghorn, goofy, marvin
b                               dawg, speedy, pepe
c                                   petunia, porky
dtype: object

In [34]: df.groupby('team').apply(lambda x: list(x.user))
Out[34]:
team
a       [elmer, daffy, bugs, foghorn, goofy, marvin]
b                               [dawg, speedy, pepe]
c                                   [petunia, porky]
dtype: object

请注意，通常对这些类型的Series的任何进一步操作都会很慢并且通常不鼓励。如果有另一种聚合方式而不将list置于Series内，则应考虑使用该方法。

为pandas.DataFrame复制GROUP_CONCAT

1 个答案: