Question

假设以下df：

df = pd.DataFrame(
    {
    'col 1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'],
    'col 2': ['c2', 'd2', 'e2', 'f2', 'g2'],
    'col 3': ['c3', 'd3', 'e3', 'f3', 'g3'],
    'col 4': ['c4', 'd4', 'e4', 'f4', 'g4'],
    }
    )

所需的输出是：

col 1  col 2  col 3
A      c2;d2  c3;d3
B      e2;f2  e3;f3
C      g2     g3

我已通过以下方式成功完成了此任务：

df = df.groupby('col 1').transform( lambda x: ';'.join(x)).drop_duplicates()

问题在于此方法不会保留我真正需要的第1列。而且我无法让apply工作。我已经尝试过这种方法，但是在。groupby之后似乎不起作用。

apply(lambda x: '*'.join(x.dropna().values.tolist()), axis=1)

Answer 1

我认为您可以使用功能DataFrameGroupBy.agg在groupby之后指定列表中的列，lambda function是不必要的：

df1 = df.groupby('col 1')['col 2','col 3'].agg(';'.join).reset_index()
#alternative
#df1 = df.groupby('col 1', as_index=False)['col 2','col 3'].agg(';'.join)
print (df1)
  col 1  col 2  col 3
0     A  c2;d2  c3;d3
1     B  e2;f2  e3;f3
2     C     g2     g3

如果还要删除缺失的值：

df = pd.DataFrame(
    {
    'col 1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'],
    'col 2': [np.nan, 'd2', 'e2', 'f2', 'g2'],
    'col 3': ['c3', 'd3', 'e3', 'f3', 'g3'],
    'col 4': ['c4', 'd4', 'e4', 'f4', 'g4'],
    }
    )
print (df)
  col 1 col 2 col 3 col 4
0     A   NaN    c3    c4
1     A    d2    d3    d4
2     B    e2    e3    e4
3     B    f2    f3    f4
4     C    g2    g3    g4

df1 = (df.groupby('col 1', as_index=False)['col 2','col 3']
         .agg(lambda x: ';'.join(x.dropna())))
print (df1)
  col 1  col 2  col 3
0     A     d2  c3;d3
1     B  e2;f2  e3;f3
2     C     g2     g3

Answer 2

在col 1上分组（将索引指定为false，使其保留为列）。将lambda应用于每个组，并在其中使用分号将每个组的值连接在一起。然后按照所需的列顺序（例如第1-3列）对结果进行排序。

df = pd.DataFrame(
    {'col 1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'],
     'col 2': ['c2', 'd2', 'e2', 'f2', 'g2'],
     'col 3': ['c3', 'd3', 'e3', 'f3', 'g3'],
     'col 4': ['c4', 'd4', 'e4', 'f4', 'g4']})

>>> df.groupby('col 1', as_index=False).agg(
        {'col 2': lambda x: ';'.join(x),
         'col 3': lambda x: ';'.join(x)})[['col 1', 'col 2', 'col 3']]
  col 1  col 2  col 3
0     A  c2;d2  c3;d3
1     B  e2;f2  e3;f3
2     C     g2     g3

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2 个答案: