Question

是否有一种汇总或转换大熊猫的方法，可以为我提供每个组中存在的值的列表。

例如，获取这些数据

+---------+-----------+
| user_id | module_id |
+---------+-----------+
|       1 |         A |
|       1 |         B |
|       1 |         C |
|       2 |         A |
|       2 |         B |
|       2 |         D |
|       3 |         B |
|       3 |         C |
|       3 |         D |
|       3 |         E |
+---------+-----------+

我该如何完成此代码

df.groupby('user_id')

要给出结果C，这是每个组中唯一的module_id？

Answer 1

将get_dummies与max一起用作指标DataFrame，然后仅过滤1列-1的值类似于{ {3}}：

True

类似的解决方案：

cols = (pd.get_dummies(df.set_index('user_id')['module_id'])
          .max(level=0)
          .loc[:, lambda x: x.all()].columns)
print (cols)
Index(['B'], dtype='object')

df1 = pd.get_dummies(df.set_index('user_id')['module_id']).max(level=0)
print (df1)

         A  B  C  D  E
user_id               
1        1  1  1  0  0
2        1  1  0  1  0
3        0  1  1  1  1

更多解决方案：

cols = df1.columns[df1.all()]

cols = df.groupby(['module_id', 'user_id']).size().unstack().dropna().index
print (cols)
Index(['B'], dtype='object', name='module_id')

查找熊猫每个组中的值

1 个答案: