使用熊猫GroupBy聚合字符串列

Question

我有如下所示的DF：

df =

vid   pos      value       sente
1     a         A           21
2     b         B           21
3     b         A           21
3     a         A           21
1     d         B           22
1     a         C           22
1     a         D           22
2     b         A           22
3     a         A           22

现在，我希望将具有相同值的所有行( sente和vid )组合成一行，其中包含由" "连接的value值。

df2 =

vid   pos      value       sente
1     a         A           21
2     b         B           21
3     b a       A A         21
1     d a a     B C D       22
2     b         A           22
3     a         A           22

我认为对此进行修改就能达到目的：

df2 = df.groupby["sente"].agg(lambda x: " ".join(x))

但我似乎不知道如何将第二列添加到语句中。

Answer 1

石斑鱼可以作为名单传递。此外，您可以通过去掉lambda代码来稍微简化您的解决方案--这是不需要的。

df.groupby(['vid', 'sente'], as_index=False, sort=False).agg(' '.join)

   vid  sente    pos  value
0    1     21      a      A
1    2     21      b      B
2    3     21    b a    A A
3    1     22  d a a  B C D
4    2     22      b      A
5    3     22      a      A

其他一些注意事项:指定as_index=False意味着您的石斑鱼将作为结果中的列出现(而不是默认的索引)。此外，sort=False将保留列的原始顺序。

Answer 2

对于这个编辑，@cᴏʟᴅ的ᴘᴇᴇᴅ的答案要好得多。

有趣的方式！因为单个char值才有效

df.set_index(['sente', 'vid']).sum(level=[0, 1]).applymap(' '.join).reset_index()


   sente  vid    pos  value
0     21    1      a      A
1     21    2      b      B
2     21    3    b a    A A
3     22    1  d a a  B C D
4     22    2      b      A
5     22    3      a      A

有点好的答案

df.set_index(['sente', 'vid']).groupby(level=[0, 1]).apply(
    lambda d: pd.Series(d.to_dict('l')).str.join(' ')
).reset_index()

   sente  vid    pos  value
0     21    1      a      A
1     21    2      b      B
2     21    3    b a    A A
3     22    1  d a a  B C D
4     22    2      b      A
5     22    3      a      A

不建议

df.set_index(['sente', 'vid']).add(' ') \
  .sum(level=[0, 1]).applymap(str.strip).reset_index()

   sente  vid    pos  value
0     21    1      a      A
1     21    2      b      B
2     21    3    b a    A A
3     22    1  d a a  B C D
4     22    2      b      A
5     22    3      a      A