Pandas数据帧分组值

Question

我有像这样的pandas数据框，

dd = pd.DataFrame(
{'name': ['abc','bcd','abc'],
 'seconds': [75,77,90],
})

我需要将seconds列合并为具有相同名称的行的单个列表。

我能够使用for循环，

names= list(set(dd['name']))
counter=[]
for a in names:
    counter.append(list(dd[dd['name'] == a]['seconds']))
end
seconds_list = pd.DataFrame(
{'name': names,
'seconds': counter,
})

输出：

但这需要花费大量时间在一个大数据帧上。没有for循环的任何简单方法来实现这个目标吗？

谢谢！

Answer 1

将groupby与apply list：

一起使用

df = dd.groupby('name')['seconds'].apply(list).reset_index()
print (df)

  name   seconds
0  abc  [75, 90]
1  bcd      [77]

Answer 2

使用groupby，agg和tolist：

 dd.groupby('name')['seconds'].agg(lambda x: x.tolist()).reset_index(name='seconds')

输出：

  name   seconds
0  abc  [75, 90]
1  bcd      [77]