我有一个熊猫数据帧df像:
a b
A 1
A 2
B 5
B 5
B 4
C 6
我想按第一列分组,并将第二列作为行中的列表:
A [1,2]
B [5,5,4]
C [6]
是否有可能使用pandas groupby来做这样的事情?
我有一个熊猫数据帧df像:
a b
A 1
A 2
B 5
B 5
B 4
C 6
我想按第一列分组,并将第二列作为行中的列表:
A [1,2]
B [5,5,4]
C [6]
是否有可能使用pandas groupby来做这样的事情?
当前回答
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]
其他回答
就像你说的pd的groupby方法。DataFrame对象可以做这项工作。
例子
L = ['A','A','B','B','B','C']
N = [1,2,5,5,4,6]
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(zip(L,N),columns = list('LN'))
groups = df.groupby(df.L)
groups.groups
{'A': [0, 1], 'B': [2, 3, 4], 'C': [5]}
它给出了组的索引级描述。
例如,要获取单个组的元素,您可以这样做
groups.get_group('A')
L N
0 A 1
1 A 2
groups.get_group('B')
L N
2 B 5
3 B 5
4 B 4
你可以使用groupby对感兴趣的列进行分组,然后将list应用到每个组:
In [1]: df = pd.DataFrame( {'a':['A','A','B','B','B','C'], 'b':[1,2,5,5,4,6]})
df
Out[1]:
a b
0 A 1
1 A 2
2 B 5
3 B 5
4 B 4
5 C 6
In [2]: df.groupby('a')['b'].apply(list)
Out[2]:
a
A [1, 2]
B [5, 5, 4]
C [6]
Name: b, dtype: object
In [3]: df1 = df.groupby('a')['b'].apply(list).reset_index(name='new')
df1
Out[3]:
a new
0 A [1, 2]
1 B [5, 5, 4]
2 C [6]
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
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]
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 ]