一次在多个列上使用pandas groupby（）。apply（list）

Question

我正在尝试将数据帧的多行合并为一行，将具有不同值的列合并到列表中。有多个具有不同值的列。

如果只需要对列表创建1列（在这种情况下为'b'），则df.groupby('a')['b'].apply(list)效果很好，但我不知道如何对多列进行操作。

数据框：

   a  b  c       d
0  1  b  1   first
1  1  b  2  second
2  2  c  1   third
3  2  c  2  fourth
4  2  c  3   fifth

首选数据帧后操作：

   a  b          c                       d
0  1  b     [1, 2]         [first, second]
1  2  c  [1, 2, 3]  [third, fourth, fifth]

有一种简单的方法吗？

Answer 1

df = df.groupby(['a','b']).apply(lambda x: [list(x['c']), list(x['d'])]).apply(pd.Series)
df.columns =['a','b','c','d']

输出

   a  b          c                       d
0  1  b     [1, 2]         [first, second]
1  2  c  [1, 2, 3]  [third, fourth, fifth]