GroupBy值在DataFrame中，并得到一个由逗号分隔的单词列表

Question

如图所示，我有一只熊猫。在这个框架中有更多的列与任务无关。

id    pos      value       sente
1     a         I           21
2     b         have        21
3     b         a           21
4     a         cat         21
5     d         !           21
1     a         My          22
2     a         cat         22
3     b         is          22
4     a         cute        22
5     d         .           22

现在，我想对sente=sente中的所有行进行分组，并加入值中的单词，以便在列表中形成一个句子。因此，输出应该如下所示(一个由逗号分隔的字符串列表)：

“我有只猫！”，“我的猫很可爱。”

我认为第一步是使用groupby("sente")

fill = (df.groupby("sente").apply(lambda df: df["value"].values)).reset_index().rename(columns={0: "content"})

fill = [word for word in fill["content"]

然而，这样做我得到了这个输出：

print(fill):

[array(['I','have','a','cat','!'],dtype=object), array(['My','cat','is','cute','.'],dtype=object)]

有没有办法连接句子中的所有单词而不将它们标记为单独的字符串，并删除数组和dtype部件？

Answer 1

您需要加入所有的值，而不需要按空格进行最后的连接，然后追加它：

L = (df.groupby("sente")['value']
       .apply(lambda x: ' '.join(x.iloc[:-1]) + x.iloc[-1])
       .tolist())
print (L)
['I have a cat!', 'My cat is cute.']

因为在!和.之前没有必要的空间

print (df.groupby("sente")['value'].apply(' '.join).tolist())
['I have a cat !', 'My cat is cute .']