Python Pandas：为每个索引值

Question

对于此给定的示例数据框架 Starting data frame 我想连接＆＃34; Level 1＆＃34;的值。和＆＃34; 2级＆＃34;对于每个独特的项目，返回

Required result 结果应该只包含每个项目的一行，每个相关的值在＆＃34; Level 1＆＃34;和＆＃34; 2级＆＃34;用条形符号连接和分隔。

我目前正在使用一个相当缓慢的解决方案，包括在循环数据框时填充字典，但是想知道是否可以通过使用充分利用pandas的方法来实现更快的执行。

Answer 1

您可以在索引轴上执行groupby w.r.t.在选择与每个组对应的所有唯一元素后，通过将它们与sep="|"连接来汇总所有列。

df.groupby(level=0).agg(lambda grp: '|'.join(grp.unique()))

<强> 数据：的

df = pd.DataFrame({'project': [1,1,1,1,1,2,3],
                   'Level 1': ['Fruit', 'Fruit', 'Fruit', 'Vegetable', 'Vegetable', 'Fruit', 'Vegetable'],
                   'Level 2': ['Apple', 'Banana', 'Lemon', 'Carrot', 'Tomato', 'Banana', 'Cucumber']})
df.set_index('project', inplace=True)

Answer 2

这对你有用吗？

我将添加DF代码，以便让其他人更容易。

df = pd.DataFrame({'project': [1,1,1,1,1,2,3], 'Level 1' : ['Fruit', 'Fruit', 
'Fruit', 'Vegetable', 'Vegetable', 'Fruit', 'Vegetable'], 'Level 2' : ['Apple', 
'Banana', 'Lemon', 'Carrot', 'Tomato', 'Banana', 'Cucumber']})
df.set_index('project', inplace = True)

grouped = df.groupby(df.index).agg(lambda x: '|'.join(x.unique()))