我发现的实现同样的事情的最简单的方法(至少对于一列)与Anamika的答案类似，只是使用了聚合函数的tuple语法。

df.groupby('a').agg(b=('b','unique'), c=('c','unique'))

这里我用“|”作为分隔符对元素进行分组

    import pandas as pd

    df = pd.read_csv('input.csv')

    df
    Out[1]:
      Area  Keywords
    0  A  1
    1  A  2
    2  B  5
    3  B  5
    4  B  4
    5  C  6

    df.dropna(inplace =  True)
    df['Area']=df['Area'].apply(lambda x:x.lower().strip())
    print df.columns
    df_op = df.groupby('Area').agg({"Keywords":lambda x : "|".join(x)})

    df_op.to_csv('output.csv')
    Out[2]:
    df_op
    Area  Keywords

    A       [1| 2]
    B    [5| 5| 4]
    C          [6]

是时候使用agg而不是apply了。

When

df = pd.DataFrame( {'a':['A','A','B','B','B','C'], 'b':[1,2,5,5,4,6], 'c': [1,2,5,5,4,6]})

如果你想让多个列堆叠到列表中，结果是pd。DataFrame

df.groupby('a')[['b', 'c']].agg(list)
# or 
df.groupby('a').agg(list)

如果你想在列表中单列，结果在ps.Series

df.groupby('a')['b'].agg(list)
#or
df.groupby('a')['b'].apply(list)

注意，结果为pd。当你只聚合单列时，DataFrame大约比ps.Series中的结果慢10倍，在多列情况下使用它。

我们用df。带有列表和系列构造函数的groupby

pd.Series({x : y.b.tolist() for x , y in df.groupby('a')})
Out[664]: 
A       [1, 2]
B    [5, 5, 4]
C          [6]
dtype: object

如果性能是重要的，下降到numpy级别:

import numpy as np

df = pd.DataFrame({'a': np.random.randint(0, 60, 600), 'b': [1, 2, 5, 5, 4, 6]*100})

def f(df):
         keys, values = df.sort_values('a').values.T
         ukeys, index = np.unique(keys, True)
         arrays = np.split(values, index[1:])
         df2 = pd.DataFrame({'a':ukeys, 'b':[list(a) for a in arrays]})
         return df2

测试:

In [301]: %timeit f(df)
1000 loops, best of 3: 1.64 ms per loop

In [302]: %timeit df.groupby('a')['b'].apply(list)
100 loops, best of 3: 5.26 ms per loop

有点老了，但我是被指引到这里的。有办法把它按多个不同的列分组吗?

"column1", "column2", "column3"
"foo", "val1", 3
"foo", "val2", 0
"foo", "val2", 3
"bar", "other", 99

:

"column1", "column2", "column3"
"foo", "val1", [ 3 ]
"foo", "val2", [ 0, 3 ]
"bar", "other", [ 99 ]