Question

我有一个 Pandas 数据框，其中一个特定的列 (ID) 在另一列 (Number) 中可以有 1、2 或 3 个条目，如下所示：

    ID             Address        Number
120004   3188 James Street   123-456-789
120004   3188 James Street   111-123-134
120004   100 XYZ Avenue      001-002-003
321002   500 ABC Street      444-222-666
321002   500 ABC Street      323-123-423
321003   800 ABC Street      100-200-300

我需要做的是将具有相同 ID 的行合并为一行，只保留第一个地址，并在必要时为任何额外的“数字”填写额外的列，如下所示：

    ID             Address        Number1      Number2       Number3
120004   3188 James Street   123-456-789   111-123-134   001-002-003    
321002   500 ABC Street      444-222-666   323-123-423             -
321003   800 ABC Street      100-200-300             -             -

我该怎么做？我所做的是生成一个只有 ID 和数字的新数据框：

dx = df.set_index(['ID', df.groupby('ID')
.cumcount()])['Number']
.unstack()
.add_prefix('Number')
.reset_index()

然后将此修改后的数据帧与原始数据帧组合，并删除重复项/仅保留第一个索引，但我想知道这是否正确以及是否有更有效的方法。

Answer 1

您可以先使用 MasterUser 将 groupby 展平，然后重命名列。最后，通过从每个组中获取第一个地址来创建 Numbers 列。

Address

Answer 2

您可以通过 groupby() 和 agg() 尝试：

out=df.groupby('ID',as_index=False).agg({'Number':list,'Address':'first'})
out=out.join(pd.DataFrame(out.pop('Number').tolist()).rename(columns=lambda x:f"Number{x+1}"))

out 的输出：

    ID      Address             Number1         Number2         Number3
0   120004  3188 James Street   123-456-789     111-123-134     001-002-003
1   321002  500 ABC Street      444-222-666     323-123-423     None
2   321003  800 ABC Street      100-200-300     None            None

熊猫合并一列中具有相同值的行

2 个答案: