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 ]

只是把之前的答案加起来，在我的情况下，我想要列表和其他函数，如min和max。这样做的方法是:

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

df=df.groupby('a').agg({
    'b':['min', 'max',lambda x: list(x)]
})

#then flattening and renaming if necessary
df.columns = df.columns.to_flat_index()
df.rename(columns={('b', 'min'): 'b_min', ('b', 'max'): 'b_max', ('b', '<lambda_0>'): 'b_list'},inplace=True)

使用以下任何一种分组和agg食谱。

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

   a  b  c
0  A  1  x
1  A  2  y
2  B  5  z
3  B  5  x
4  B  4  y
5  C  6  z

要将多个列聚合为列表，请使用以下任何一种方法:

df.groupby('a').agg(list)
df.groupby('a').agg(pd.Series.tolist)

           b          c
a                      
A     [1, 2]     [x, y]
B  [5, 5, 4]  [z, x, y]
C        [6]        [z]

若要只对单个列进行组列化，请将groupby转换为SeriesGroupBy对象，然后调用SeriesGroupBy.agg。使用,

df.groupby('a').agg({'b': list})  # 4.42 ms 
df.groupby('a')['b'].agg(list)    # 2.76 ms - faster

a
A       [1, 2]
B    [5, 5, 4]
C          [6]
Name: b, dtype: object

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。

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 ]

只是一个补充。熊猫。数据透视表更通用，似乎更方便:

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

   a  b  c
0  A  1  1
1  A  2  2
2  B  5  1
3  B  5  1
4  B  4  1
5  C  6  6

"""pivot_table"""
pt = pd.pivot_table(df,
                    values=['b', 'c'],
                    index='a',
                    aggfunc={'b': list,
                             'c': set})
print(pt)
           b       c
a                   
A     [1, 2]  {1, 2}
B  [5, 5, 4]     {1}
C        [6]     {6}