相同的值不变，但是使用熊猫时需要保持不同的值？

Question

示例：

    A      B     C      
0   id1    b1    91
1   id1    b1    350
2   id2    a2    90
3   id2    a4    90
4   id2    a5    90
5   id3    c1    180

The type
col A: string
col B: string
col C: string

预期输出：

    A      B           C      
0   id1    b1        '91,350'
1   id2    a2,a4,a5    '90'
2   id3    c1          '180'

我想对column A进行分组以获得预期的输出，但是我不知道如何设置函数来像pd.groupby('A')那样获得它。

注意：预期输出列的类型均为字符串。值将由','合并。

Answer 1

转换为str，然后将groupby与unique一起使用

s=df.astype(str).groupby('A',as_index=False).agg(lambda x : ','.join(x.unique()))
s
     A         B       C
0  id1        b1  91,350
1  id2  a2,a4,a5      90
2  id3        c1     180