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
排序耗时O(nlog(n)),是上述方案中耗时最多的操作
对于简单的解决方案(含单列)pd.Series。除非考虑其他框架,否则To_list可以工作并且可以被认为更有效
e.g.
import pandas as pd
from string import ascii_lowercase
import random
def generate_string(case=4):
return ''.join([random.choice(ascii_lowercase) for _ in range(case)])
df = pd.DataFrame({'num_val':[random.randint(0,100) for _ in range(20000000)],'string_val':[generate_string() for _ in range(20000000)]})
%timeit df.groupby('string_val').agg({'num_val':pd.Series.to_list})
对于2000万条记录,大约需要17.2秒。相比之下,apply(list)大约需要19.2秒,lambda函数大约需要20.6秒
其他回答
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
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]
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
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}
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)