我有一个数据框架
Name Subset Type System
A00 IU00-A OP A
A00 IT00 PP A
B01 IT-01A PP B
B01 IU OP B
B03 IM-09-B LP A
B03 IM03A OP A
B03 IT-09 OP A
D09 IT OP A
D09 IM LP B
D09 IM OP A基本数据,我需要转换它基于分组名称和子集字符串提取使用extractall(r'[^a-zA-Z]*([a-zA-Z]+)[^,]*').groupby(level=0).agg(', '.join)。系统、子集应按类型依次提及。
输出示例:
Subset Cluster Type Cluster Name System Subsets
IU,IT OP,PP A00,B01 A,A,B,B IU00-A,IT00
IM,IM,IT LP, OP, OP B03, D09 A,A,A,A,B,A IM-09-B,IM03A,IT-09,IT,IM,IM 发布于 2022-04-08 21:54:07
双groupby (首先按“名称”分组,然后再按“子集集群”和“类型集群”分组)可以完成以下任务:
out = df.assign(**{'Subset Cluster': df['Subset'].str.extractall(r'[^a-zA-Z]*([a-zA-Z]+)[^,]*')\
.groupby(level=0)[0].agg(', '.join)})\
.sort_values(by=df.columns.tolist())\
.groupby('Name', as_index=False).agg(', '.join).rename(columns={'Type':'Type Cluster'})\
.groupby(['Subset Cluster', 'Type Cluster'], as_index=False).agg(', '.join)输出:
Subset Cluster Type Cluster Name Subset System
0 IM, IM, IT LP, OP, OP B03, D09 IM-09-B, IM03A, IT-09, IM, IM, IT A, A, A, B, A, A
1 IT, IU PP, OP A00, B01 IT00, IU00-A, IT-01A, IU A, A, B, B发布于 2022-04-08 12:57:48
从dataframe开始,为了达到您的结果,我将使用两个聚合操作,因为您需要进行两个分组,相对于Name和Subset Cluster。我会这样做:
df.rename(columns={'Subset': 'Subset Cluster'}, inplace=True)
df['Subsets'] = df['Subset Cluster'].apply(lambda s: s[:2])
df = df.groupby('Name').agg(lambda col: ', '.join(sorted(list(col))) ).reset_index()
df = df.groupby('Subsets').agg(lambda col: ', '.join(sorted(list(col))) ).reset_index()
dfhttps://stackoverflow.com/questions/71795377
复制相似问题