在 DataFrame df 中,使用多个列进行分组,对于每个组,找到第三列的元素,对这些元素进行排序并将其附加到原始数据帧。
给出的例子
df = pd.DataFrame({'c':[1,1,2,2,3,3],'l1':['a','a','a','a','b','b'],'l3':['b','a','b','a','a','a'],'l4':[1,2,3,4,5,6]})
df
c l1 l3 l4
0. 1 a b 1
1. 1 a a 2
2. 2 a b 3
3. 2 a a 4
4. 3 b a 5
5. 3 b a 6
尝试过,
def makePair(l3):
#print(type(k))
k=l3.sort_values()
k=k.to_list()
print(k) # Prints correctly BA , BA
return k
df['pair'] = df.groupby(['c','l1'])['l3'].transform(makePair).copy()
df
输出
...到目前为止一切顺利,但结果 df
是
. c l1 l3 l4 pair
0 1 a b 1 a
1 1 a a 2 b
2 2 a b 3 a
3 2 a a 4 b
4 3 b a 5 a
5 3 b a 6 a
期待
df.pair = [ ['a', 'b'], ['a', 'b'], ['a', 'b'], ['a', 'b'], ['a', 'a'], ['a', 'a'] ]
答案 0 :(得分:1)
使用您可以使用的函数:
cols = ['c','l1']
out = (df.set_index(cols).assign(pair=df.groupby(cols)['l3']
.agg(makePair)).reset_index()
.reindex(df.columns.union(['pair'],sort=False),axis=1))
完整代码:
def makePair(l3):
k=l3.sort_values()
k=k.to_list()
return k
cols = ['c','l1']
out = (df.set_index(cols).assign(pair=df.groupby(cols)['l3']
.agg(makePair)).reset_index()
.reindex(df.columns.union(['pair'],sort=False),axis=1))
print(out)
你也可以这样做:
cols = ['c','l1']
out = (df.set_index(cols).assign(pair=
df.sort_values(cols+['l3']).groupby(cols)['l3'].agg(list)).reset_index())
print(out)
c l1 l3 l4 pair
0 1 a b 1 [a, b]
1 1 a a 2 [a, b]
2 2 a b 3 [a, b]
3 2 a a 4 [a, b]
4 3 b a 5 [a, a]
5 3 b a 6 [a, a]