如何在共享相同指定索引条目的熊猫数据框中合并行？

Question

我有一个包含两列的数据框，其中包含字符串条目，例如：

Col1 Col2
E1     K1
E2     K2
E3     K3
...

我想在Col2上创建索引，但是那里的条目不是唯一的。所以我想在Col2中合并共享条目的所有行。假设K2，K3相同。然后合并之后，我想要的是将Col1值序列化为仅形成一行的列表，即：

Col1 Col2
E1     K1
[E2, E3]     K2
...

实现这一目标的最干净的方法是什么？

Answer 1

首先将K3更改为K2，然后按column2分组并对其进行汇总

 df[df=='K3']='K2'
 df.groupby('Col2').agg(list)
          Col1
Col2          
K1        [E1]
K2    [E2, E3]

Answer 2

您可以将mapper与groupby一起使用

df.set_index('Col2').groupby(by={'K1':'K1','K2':'K2','K3':'K2'},axis=0).Col1.apply(list)
Out[116]: 
K1        [E1]
K2    [E2, E3]
Name: Col1, dtype: object

Answer 3

由于您不了解先验对象是什么骗子，您可以这样做：

df.groupby('Col2').agg(lambda s: list(s))

由于某种原因.agg(list)对我不起作用...