python pandas groupby排序和连接

Question

我有一个熊猫数据框：

df = pd.DataFrame({'a': [1,1,1,1,2,2,2], 'b': ['a','a','a','a','b','b','b'], 'c': ['o','o','o','o','p','p','p'], 'd': [ [2,3,4], [1,3,3,4], [3,3,1,2], [4,1,2], [8,2,1], [0,9,1,2,3], [4,3,1] ], 'e': [13,12,5,10,3,2,5] })

我想要的是：

第一组按列a，b，c ---有两组

然后根据列e按升序对每个组进行排序

最后在每个组列中连接d

所以我想要的结果是：

result = pd.DataFrame({'a':[1,2], 'b':['a','b'], 'c':['o','p'], 'd':[[3,3,1,2,4,1,2,1,3,3,4,2,3,4],[0,9,1,2,3,8,2,1,4,3,1]]})

有没有人可以分享一些快速/优雅的方法来解决这个问题？非常感谢。

Answer 1

您可以按列e排序，按a，b和c分组，然后使用列表推导来连接d列（展平它）。请注意，我们可以使用sort然后使用groupby，因为groupby将

  

保留每组中观察结果的排序顺序：

根据doc here:

(df.sort_values('e').groupby(['a', 'b', 'c'])['d']
                    .apply(lambda g: [j for i in g for j in i]).reset_index())

list-comprehension的替代方法是来自itertools的链：

from itertools import chain
(df.sort_values('e').groupby(['a', 'b', 'c'])['d']
                    .apply(lambda g: list(chain.from_iterable(g))).reset_index())