聚合和连接多列答案

【问题标题】：Aggregate and concatenate multiple columns聚合和连接多列
【发布时间】：2022-11-30 18:16:53
【问题描述】：

我想对我的数据框进行分组并将其他列的值/字符串连接在一起。

   Year Letter  Number  Note   Text
0  2022      a       1     8     hi
1  2022      b       1     7  hello
2  2022      a       1     6    bye
3  2022      b       3     5    joe

对此：

             Column
Year Letter              
2022 a            1|8|hi; 1|6|bye
     b            1|7|hello; 3|5|joe

我用 groupby、apply() 和 agg() 尝试了一些东西，但我无法让它工作：

df.groupby(['Year', 'Letter']).agg(lambda x: '|'.join(x))

输出：

                  Text
Year Letter           
2022 a          hi|bye
     b       hello|joe

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

利用：

df = (df.assign(Text= df[['Number','Note','Text']].astype(str).agg('|'.join, axis=1))
         .groupby(['Year', 'Letter'])['Text']
         .agg('; '.join)
         .to_frame())
print (df)
                           Text
Year Letter                    
2022 a          1|8|hi; 1|6|bye
     b       1|7|hello; 3|5|joe

或者：

f = lambda x:  '; '.join('|'.join(y) for y in x.astype(str).to_numpy())
df = (df.groupby(['Year', 'Letter'])[['Number','Note','Text']].apply(f)
        .to_frame(name='Text')
         )
print (df)
                           Text
Year Letter                    
2022 a          1|8|hi; 1|6|bye
     b       1|7|hello; 3|5|joe

【讨论】：

【解决方案2】：

使用groupby.apply：

cols = ['Year', 'Letter']
(df.groupby(cols)
   .apply(lambda d: '; '.join(d.drop(columns=cols) # or slice the columns here
                               .astype(str)
                               .agg('|'.join, axis=1)))
   .to_frame(name='Column')
)

输出：

                         Column
Year Letter                     
2022 a          1|8|hi; 1|6|bye
     b       1|7|hello; 3|5|joe

【讨论】：