Question

我有一个pandas数据框，如：

a b
A 1
A 2
B 5
B 5
B 4
C 6

我希望按第一列分组，并将第二列作为行列表：

A [1,2]
B [5,5,4]
C [6]

是否可以使用pandas groupby做这样的事情？

Answer 1

您可以使用groupby对感兴趣的列进行分组，然后apply list分组到每个组：

In [1]:
# create the dataframe    
df = pd.DataFrame( {'a':['A','A','B','B','B','C'], 'b':[1,2,5,5,4,6]})
df
Out[1]:
   a  b
0  A  1
1  A  2
2  B  5
3  B  5
4  B  4
5  C  6

[6 rows x 2 columns]

In [76]:
df.groupby('a')['b'].apply(list)

Out[76]:
a
A       [1, 2]
B    [5, 5, 4]
C          [6]
Name: b, dtype: object

Answer 2

如果表现很重要，请降到numpy级别：

import numpy as np

df = pd.DataFrame({'a': np.random.randint(0, 60, 600), 'b': [1, 2, 5, 5, 4, 6]*100})

def f(df):
         keys, values = df.sort_values('a').values.T
         ukeys, index = np.unique(keys, True)
         arrays = np.split(values, index[1:])
         df2 = pd.DataFrame({'a':ukeys, 'b':[list(a) for a in arrays]})
         return df2

试验：

In [301]: %timeit f(df)
1000 loops, best of 3: 1.64 ms per loop

In [302]: %timeit df.groupby('a')['b'].apply(list)
100 loops, best of 3: 5.26 ms per loop

Answer 3

正如您所说，groupby对象的pd.DataFrame方法可以完成这项工作。

实施例

 L = ['A','A','B','B','B','C']
 N = [1,2,5,5,4,6]

 import pandas as pd
 df = pd.DataFrame(zip(L,N),columns = list('LN'))


 groups = df.groupby(df.L)

 groups.groups
      {'A': [0, 1], 'B': [2, 3, 4], 'C': [5]}

给出了组的索引方式描述。

要获取单个组的元素，您可以这样做，例如

 groups.get_group('A')

     L  N
  0  A  1
  1  A  2

  groups.get_group('B')

     L  N
  2  B  5
  3  B  5
  4  B  4

Answer 4

一种方便的方法是：

df.groupby('a').agg({'b':lambda x: list(x)})

看写自定义聚合：https://www.kaggle.com/akshaysehgal/how-to-group-by-aggregate-using-py

Answer 5

现在该使用agg代替apply了。

何时

df = pd.DataFrame( {'a':['A','A','B','B','B','C'], 'b':[1,2,5,5,4,6], 'c': [1,2,5,5,4,6]})

如果要将多个列堆叠到list中，则结果为pd.DataFrame

df.groupby('a')[['b', 'c']].agg(list)
# or 
df.groupby('a').agg(list)

如果您要在列表中添加一列，则结果为ps.Series

df.groupby('a')['b'].agg(list)
#or
df.groupby('a')['b'].apply(list)

请注意，当您仅汇总单个列并在多列情况下使用时，pd.DataFrame的结果要比ps.Series的结果慢10倍。

Answer 6

要针对数据框的几列解决此问题，

In [5]: df = pd.DataFrame( {'a':['A','A','B','B','B','C'], 'b':[1,2,5,5,4,6],'c'
   ...: :[3,3,3,4,4,4]})

In [6]: df
Out[6]: 
   a  b  c
0  A  1  3
1  A  2  3
2  B  5  3
3  B  5  4
4  B  4  4
5  C  6  4

In [7]: df.groupby('a').agg(lambda x: list(x))
Out[7]: 
           b          c
a                      
A     [1, 2]     [3, 3]
B  [5, 5, 4]  [3, 4, 4]
C        [6]        [4]

此答案的灵感来自Anamika Modi的答案。谢谢！

Answer 7

让我们将df.groupby与列表和Series构造函数一起使用

pd.Series({x : y.b.tolist() for x , y in df.groupby('a')})
Out[664]: 
A       [1, 2]
B    [5, 5, 4]
C          [6]
dtype: object

Answer 8

使用以下任何groupby和agg食谱。

# Setup
df = pd.DataFrame({
  'a': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
  'b': [1, 2, 5, 5, 4, 6],
  'c': ['x', 'y', 'z', 'x', 'y', 'z']
})
df

   a  b  c
0  A  1  x
1  A  2  y
2  B  5  z
3  B  5  x
4  B  4  y
5  C  6  z

要将多个列聚合为列表，请使用以下任意一种方法：

df.groupby('a').agg(list)
df.groupby('a').agg(pd.Series.tolist)

           b          c
a                      
A     [1, 2]     [x, y]
B  [5, 5, 4]  [z, x, y]
C        [6]        [z]

要仅对单个列进行组列出，请将groupby转换为SeriesGroupBy对象，然后调用SeriesGroupBy.agg。使用

df.groupby('a').agg({'b': list})  # 4.42 ms 
df.groupby('a')['b'].agg(list)    # 2.76 ms - faster

a
A       [1, 2]
B    [5, 5, 4]
C          [6]
Name: b, dtype: object

Answer 9

最简单的方法是，至少对于一列类似于Anamika's answer的列，使用聚合函数的元组语法，就无法实现大多数相同的事情。

df.groupby('a').agg(b=('b','unique'), c=('c','unique'))

Answer 10

以 @B.M answer 为基础，这里是一个更通用的版本，并更新为与较新的库版本一起使用：（numpy 版本 1.19.2，pandas 版本 1.2.1）而且这个解决方案还可以处理多索引：

然而，这没有经过大量测试，请谨慎使用。

如果性能很重要，请降低到 numpy 级别：

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame({'a': np.random.randint(0, 10, 90), 'b': [1,2,3]*30, 'c':list('abcefghij')*10, 'd': list('hij')*30})


def f_multi(df,col_names):
    if not isinstance(col_names,list):
        col_names = [col_names]
        
    values = df.sort_values(col_names).values.T

    col_idcs = [df.columns.get_loc(cn) for cn in col_names]
    other_col_names = [name for idx, name in enumerate(df.columns) if idx not in col_idcs]
    other_col_idcs = [df.columns.get_loc(cn) for cn in other_col_names]

    # split df into indexing colums(=keys) and data colums(=vals)
    keys = values[col_idcs,:]
    vals = values[other_col_idcs,:]
    
    # list of tuple of key pairs
    multikeys = list(zip(*keys))
    
    # remember unique key pairs and ther indices
    ukeys, index = np.unique(multikeys, return_index=True, axis=0)
    
    # split data columns according to those indices
    arrays = np.split(vals, index[1:], axis=1)

    # resulting list of subarrays has same number of subarrays as unique key pairs
    # each subarray has the following shape:
    #    rows = number of non-grouped data columns
    #    cols = number of data points grouped into that unique key pair
    
    # prepare multi index
    idx = pd.MultiIndex.from_arrays(ukeys.T, names=col_names) 

    list_agg_vals = dict()
    for tup in zip(*arrays, other_col_names):
        col_vals = tup[:-1] # first entries are the subarrays from above 
        col_name = tup[-1]  # last entry is data-column name
        
        list_agg_vals[col_name] = col_vals

    df2 = pd.DataFrame(data=list_agg_vals, index=idx)
    return df2

测试：

In [227]: %timeit f_multi(df, ['a','d'])

2.54 ms ± 64.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

In [228]: %timeit df.groupby(['a','d']).agg(list)

4.56 ms ± 61.5 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

结果：

对于随机种子 0，一个人会得到：

Answer 11

只是一个补充。 pandas.pivot_table 更通用，看起来也方便：

"""data"""
df = pd.DataFrame( {'a':['A','A','B','B','B','C'],
                    'b':[1,2,5,5,4,6],
                    'c':[1,2,1,1,1,6]})
print(df)

   a  b  c
0  A  1  1
1  A  2  2
2  B  5  1
3  B  5  1
4  B  4  1
5  C  6  6

"""use pivot_table"""
pt = pd.pivot_table(df,
                    values=['b', 'c'],
                    index='a',
                    aggfunc={'b': list,
                             'c': set})
print(pt)
           b       c
a                   
A     [1, 2]  {1, 2}
B  [5, 5, 4]     {1}
C        [6]     {6}

Answer 12

在这里，我用“ |”对元素进行了分组作为分隔符将熊猫作为pd导入

df = pd.read_csv('input.csv')

df
Out[1]:
  Area  Keywords
0  A  1
1  A  2
2  B  5
3  B  5
4  B  4
5  C  6

df.dropna(inplace =  True)
df['Area']=df['Area'].apply(lambda x:x.lower().strip())
print df.columns
df_op = df.groupby('Area').agg({"Keywords":lambda x : "|".join(x)})

df_op.to_csv('output.csv')
Out[2]:
df_op
Area  Keywords

A       [1| 2]
B    [5| 5| 4]
C          [6]

Answer 13

如果在对多个列进行分组时查找唯一列表，这可能会有所帮助：

df.groupby('a').agg(lambda x: list(set(x))).reset_index()

Answer 14

基于@EdChum对他的回答的评论。评论是这个-

groupby is notoriously slow and memory hungry, what you could do is sort by column A, then find the idxmin and idxmax (probably store this in a dict) and use this to slice your dataframe would be faster I think

让我们首先创建一个数据框，该列在第一列中具有500k类别，并且所涉及的df形状总计为2000万。

df = pd.DataFrame(columns=['a', 'b'])
df['a'] = (np.random.randint(low=0, high=500000, size=(20000000,))).astype(str)
df['b'] = list(range(20000000))
print(df.shape)
df.head()

# Sort data by first column 
df.sort_values(by=['a'], ascending=True, inplace=True)
df.reset_index(drop=True, inplace=True)

# Create a temp column
df['temp_idx'] = list(range(df.shape[0]))

# Take all values of b in a separate list
all_values_b = list(df.b.values)
print(len(all_values_b))

# For each category in column a, find min and max indexes
gp_df = df.groupby(['a']).agg({'temp_idx': [np.min, np.max]})
gp_df.reset_index(inplace=True)
gp_df.columns = ['a', 'temp_idx_min', 'temp_idx_max']

# Now create final list_b column, using min and max indexes for each category of a and filtering list of b. 
gp_df['list_b'] = gp_df[['temp_idx_min', 'temp_idx_max']].apply(lambda x: all_values_b[x[0]:x[1]+1], axis=1)

print(gp_df.shape)
gp_df.head()

上面的代码需要2分钟才能完成2000万行和第一列中的50万个类别。

在pandas groupby中对列表中的行进行分组

14 个答案:

如果表现很重要，请降到numpy级别：

试验：

如果性能很重要，请降低到 numpy 级别：

测试：

结果：