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

要解决一个数据框架的几个列的问题:

In [5]: df = pd.DataFrame( {'a':['A','A','B','B','B','C'], 'b':[1,2,5,5,4,6],'c'
   ...: :[3,3,3,4,4,4]})

In [6]: df
Out[6]: 
   a  b  c
0  A  1  3
1  A  2  3
2  B  5  3
3  B  5  4
4  B  4  4
5  C  6  4

In [7]: df.groupby('a').agg(lambda x: list(x))
Out[7]: 
           b          c
a                      
A     [1, 2]     [3, 3]
B  [5, 5, 4]  [3, 4, 4]
C        [6]        [4]

这个答案的灵感来自Anamika Modi的回答。谢谢你!

其他回答

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'))

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

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]

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 ]

实现这一目标的简便方法是:

df.groupby('a').agg({'b':lambda x: list(x)})

考虑编写自定义聚合:https://www.kaggle.com/akshaysehgal/how-to-group-by-aggregate-using-py