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

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！

如果在分组多个列时寻找一个唯一的列表，这可能会有所帮助:

df.groupby('a').agg(lambda x: list(set(x))).reset_index()

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 ]

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]