Question

我想将数据帧的行与一个公共列值合并，然后合并其余用逗号分隔的列值作为字符串值，并转换为数组/列表以获取int值。

A   B     C    D
1  one   100  value
4  four  400  value
5  five  500  value
2  two   200  value

预期结果如下：

   A                B                 C            D
[1,4,5,2]  one,four,five,two  [100,400,500,200]  value

我可以对D列使用groupby，但是如何一次将d，B列中的apply（np.array）和apply（'，'。join）分别用作A，C列？

Answer 1

动态解决方案-连接字符串列，并将数字转换为带有GroupBy.agg的列表：

import { Subscription } from "react-apollo";
import { gql } from "apollo-boost";

const subscribe = gql`
  subscription {
    newMeasurement {
      value
    }
  }
`;

const query = gql`
  query {
    getMetrics
  }
`;

const HomePage = props => {

  return (
    <Subscription subscription={subscribe}>
    {({ data }) => {
      console.log(data);
      return <div className="home">Hello, here is the newest number - 
</div>
    }}
    </Subscription>
  )
}

另一种解决方案是为每列分别指定每个函数：

f = lambda x: x.tolist() if np.issubdtype(x.dtype, np.number) else ','.join(x)
#similar for test strings - https://stackoverflow.com/a/37727662
#f = lambda x: ','.join(x) if np.issubdtype(x.dtype, np.flexible) else x.tolist()
df1 = df.groupby('D').agg(f).reset_index().reindex(columns=df.columns)
print (df1)
              A                  B                     C      D
0  [1, 4, 5, 2]  one,four,five,two  [100, 400, 500, 200]  value

Answer 2

df = df.groupby('D').apply(lambda x: pd.Series([list(x.A),','.join(x.B),list(x.C)])).reset_index().rename({0:'A',1:'B',2:'C'}, axis=1)

df = df[['A','B','C','D']]

输出

              A                  B                     C      D
0  [1, 4, 5, 2]  one,four,five,two  [100, 400, 500, 200]  value

Answer 3

为什么不是单线agg：

>>> df.groupby('D', as_index=False).agg(lambda x: x.tolist() if x.dtype != object else ','.join(x))[df.columns]
              A                  B                     C      D
0  [1, 4, 5, 2]  one,four,five,two  [100, 400, 500, 200]  value
>>>

如何合并数据框中的行与不同的列？

3 个答案: