为雅虎财务分组df中的相似值

Question

我有一个看起来像这样的df（虽然它扩展到整个SP500）：

        Sector
Symbol
MMM     XLI
ABT     XLV
ABBV    XLV
ACN     XLK
ATVI    XLK

我的问题是，如何根据扇区将符号组合在一起？例如，当我想访问数据时，我希望按扇区分组所有符号。

到目前为止，我已经尝试过：

sector_list = list(df[df['Sector']=='XLV'].index)

这有效，但一次仅适用于一个扇区。我想同时计算所有10个扇区的回报，所以我需要一个可以一次性返回所有扇区的等式，按扇区分组

Answer 1

将groupby与apply一起使用，并将所有索引值转换为list：

s = df.groupby('Sector').apply(lambda x: x.index.tolist())
print (s)
Sector
XLI          [MMM]
XLK    [ACN, ATVI]
XLV    [ABT, ABBV]
dtype: object

或来自索引值的Symbol列，reset_index，然后Sector list，Symbol每列s = df.reset_index().groupby('Sector')['Symbol'].apply(list) print(s) Sector XLI [MMM] XLK [ACN, ATVI] XLV [ABT, ABBV] Name: Symbol, dtype: object div { {3}}：

<div id="main">  
   <div id="internal">
     <span>Text in yellow color</span>   
   </div> 
</div>