在多列熊猫上应用“列表”功能

【问题标题】：Apply "list" function on multiple columns pandas在多列熊猫上应用“列表”功能
【发布时间】：2017-03-14 10:48:50
【问题描述】：

为了在 Pandas 中使用 groupby 将几行“连接”到 1 个列表，我可以这样做：

df = pd.DataFrame({'A': [1,1,2,2,2,2,3],'B':['a','b','c','d','e','f','g']})

df = df.groupby('A')['B'].apply(list)

我会得到：

A
-------------------
1          [a, b]
2    [c, d, e, f]
3             [g]

我想对 agg 做同样的事情：

f = {"B":[list]}
df = df.groupby('A').agg(f)

给出错误，有什么想法吗？

谢谢，

【问题讨论】：

标签： python list pandas apply

【解决方案1】：

您可以使用tolist - 输出为Series：

df = df.groupby('A')['B'].agg(lambda x: x.tolist())
print (df)
A
1          [a, b]
2    [c, d, e, f]
3             [g]
dtype: object

或在dict 中定义列B - 输出为DataFrame：

df = df.groupby('A').agg({'B': lambda x: x.tolist()})
print (df)
              B
A              
1        [a, b]
2  [c, d, e, f]
3           [g]

同样有效：

df = df.groupby('A')['B'].agg(lambda x: list(x))
print (df)
A
1          [a, b]
2    [c, d, e, f]
3             [g]
dtype: object

df = df.groupby('A').agg({'B': lambda x: list(x)})
print (df)
              B
A              
1        [a, b]
2  [c, d, e, f]
3           [g]

【讨论】：