Question

我有一个包含7列的数据框，如下所示：

Bank Name | Number | Firstname | Lastname | ID | Date1    | Date2
B1        | 1      | ABC       | EFG      | 12 | Somedate | Somedate
B2        | 2      | ABC       | EFG      | 12 | Somedate | Somedate
B1        | 1      | DEF       | EFG      | 12 | Somedate | Somedate
B3        | 3      | ABC       | GHI      | 13 | Somedate | Somedate
B4        | 4      | XYZ       | FHJ      | 13 | Somedate | Somedate
B5        | 5      | XYZ       | DFI      | 13 | Somedate | Somedate

我想为每个ID创建一个包含4个元素的元组，这样每个元组元素代表每个(Bank Name, Number, Firstname, Lastname)的{{1}}，这些元组元素的值是该ID的相应列中存在不同的元素。例如：对于ID，元组应为ID = 12，对于(2, 2, 2, 1)，元组应为ID=13,

我可以通过执行以下操作获取特定ID的所有行：

(3, 3, 2, 3)

但是，我不知道如何为ID列中的每个值执行此操作（非常类似于SQL中的group by子句，并且还获取计数而不是行中的实际值。

请帮忙。

Answer 1

使用apply你可以做

In [117]: cols = ['BankName', 'Number', 'Firstname', 'Lastname']

In [126]: df.groupby('ID')[cols].nunique().apply(tuple, axis=1)
Out[126]:
ID
12    (2, 2, 2, 1)
13    (3, 3, 2, 3)
dtype: object

或，

In [127]: df.groupby('ID').apply(lambda x: tuple(x[c].nunique() for c in cols))
Out[127]:
ID
12    (2, 2, 2, 1)
13    (3, 3, 2, 3)
dtype: object

或者，如果你想作为数据帧而不是元组

In [122]: df.groupby('ID').agg({c: 'nunique' for c in cols})
Out[122]:
    Lastname  Number  Firstname  BankName
ID
12         1       2          2         2
13         3       3          2         3

or,

In [123]: df.groupby('ID')[cols].nunique()
Out[123]:
    BankName  Number  Firstname  Lastname
ID
12         2       2          2         1
13         3       3          2         3

Answer 2

groupby使用apply，nunique使用lambda函数：

cols = ['Bank Name', 'Number', 'Firstname', 'Lastname']
df = df.groupby('ID')[cols].apply(lambda x: tuple(x.nunique()))
print (df)
ID
12    (2, 2, 2, 1)
13    (3, 3, 2, 3)
dtype: object

如有必要，转换为dict：

d = df.groupby('ID')[cols].apply(lambda x: tuple(x.nunique())).to_dict()
print (d)
{12: (2, 2, 2, 1), 13: (3, 3, 2, 3)}

Answer 3

我认为你需要这个：

group = df.groupby('ID')['Bank Name','Number','Firstname','Lastname'].nunique()
group['tuples'] = group.apply(lambda x: tuple(x), axis=1)
group.loc[:,'tuples']

输出将是：

ID
12    (2, 2, 2, 1)
13    (3, 3, 2, 3)
Name: tuples, dtype: object

按python中数据框的列中的每个值进行分组

3 个答案: