Question

我有以下类型的数据：

Col1 Col2 Col3
heyA  123  ABC
heyB  456  VCV
heyA  123  SDF
heyA  123  ABC

我想整理它们以便

输出应为：

Col1 Col2 Col3
heyA 123  ABC,SDF
heyB 456  VCV

请建议我这样做的方法。非常感谢提前！

我试过了：

for i in Col1:
  for k in Col1:
    if i==k:
      //dosome
    else:
      //dosomethingelse

但这并没有给我想要的结果。它与自身匹配相同的条目，因此结果不正确。

Answer 1

根据你的问题，我认为你是python的初学者。所以，我在这里的回答对专业人士来说很无聊。

首先，您需要安装pandas这是一个处理数据集的酷python模块。

其次，您需要自定义数据点并使它们看起来像下面的字典（我将把这部分留给您）：

d = {"Col1": ["heyA", "heyB", "heyA", "heyA"], 
     "Col2": [123, 456, 123, 123], 
     "Col3": ["ABC", "VCV", "SDF", "ABC"]}

现在，有趣的部分开始了！

我们将使用pandas模块中的函数，此函数称为group_by()。此函数根据指定的列值对数据进行分组。因此，让我们尝试一下，根据Col1和Col2的前两列对我们的数据进行分组：

>>> import pandas as pd
>>>
>>> df = pd.DataFrame(d)
>>> grouped = df.groupby( ["Col1", "Col2"] )
>>> grouped
<pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x000000000AB9A6A0>   
>>> grouped.groups
{('heyA', 123L): Int64Index([0, 2, 3], dtype='int64'), 
('heyB', 456L): Int64Index([1], dtype='int64')}

如您所见，现在我们有两个小组('heyA', 123L)和('heyB', 456L)。

现在，让我们使用groupby对象并对其应用函数，我们将应用set转换来删除重复的值。然后，我们将使用函数reset_index()来重置索引。

>>> grouped['Col3'].apply(set).reset_index()
   Col1  Col2        Col3
0  heyA   123  {SDF, ABC}
1  heyB   456       {VCV}

如果您关注{}括号，则可以改为运行以下行：

>>> grouped['Col3'].apply(set).apply(list).reset_index()
   Col1  Col2        Col3
0  heyA   123  [SDF, ABC]
1  heyB   456       [VCV]

基于python中的参数整理数据

1 个答案: