使用列表和总和按 DataFrame 分组答案

【问题标题】：Group by DataFrame with list and sum使用列表和总和按 DataFrame 分组
【发布时间】：2020-05-13 22:18:36
【问题描述】：

我有一个 pandas 数据框 df，我想按 text 列分组，聚合为：

堆叠english_word并返回列表
对 count 列求和

现在我只能制作english_word 列表或对count 列求和。我尝试这样做，但它返回错误。如何进行这两种聚合？

简单来说，就是我想要的：

文字

吃鸡

english_word

[吃，鸡]

计数

df.groupby('text', as_index=False).agg({'count' : lambda x: x.sum(), 'english_word' : lambda x: x.list()})

这是df的例子：

df = pd.DataFrame({'text': ['Saya eat chicken', 'Saya eat chicken'], 
                   'english_word': ['eat', 'chicken'],
                   'count': [1,1]})

【问题讨论】：

您好，欢迎 :)) Please read this post on how to provide a great pandas example 和 refer to this one on how to provide a minimal, complete, and verifiable example 并相应地修改您的问题，以便社区中的人们可以轻松地帮助您。您不需要发布实际的数据框，只需简单地表示它包含的内容。
请提供样本输入表，以及想要的输出样本

标签： python pandas dataframe group-by pandas-groupby

【解决方案1】：

你快到了，你可以做：

s = df.groupby('text').agg({'word': list, 'num': 'count'}).reset_index()

  text       word  num
0  bla  [i, love]    2

样本数据

df = pd.DataFrame({'text':['bla','bla'],
                  'word':['i','love'],
                  'num':[1,2,]})

【讨论】：

【解决方案2】：

这样的？

def summarise(df):
     return Series(dict(Count = df['count'].sum(), 
                        Words = "{%s}" % ', '.join(df['english_word'])))

new_df = df.groupby('text', as_index=False).agg({'count' : lambda x:x.sum(), 'english_word' : lambda x: x.list()})

new_df.groupby('text').apply(summarise)

【讨论】：