在熊猫合并中聚合映射值

Question

我有一个熊猫数据框：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"a": [["x","y"]], "b": [2]})
df2= pd.DataFrame({"a": ["x","y"], "b":[2,2], "c": [3,4]})

其中df.a 有列表条目：

    a           b   
0   ["x","y"]   2

而df2 将这些列表元素（以及其他列的条目）映射到列 c：

    a       b   c
0   "x"     2   3
1   "y"     2   4

我想离开加入df, df2，这样我最终得到：

    a           b   c
0   ["x","y"]   2   7

聚合（在本例中为 sum）是跨从键 a、b 映射的值 c 进行的。

Answer 1

我的想法是首先在 df1 中创建一个唯一键，以便它保留 a 列中列表的分组，允许您在 pandas > 0.25 中使用 df.explode。我还添加了一行来测试它是如何工作的：

df1['key'] = (df1.a != df1.a.shift()).cumsum()
df1 = df1.explode('a')
df = df1.merge(df2)
df = df.groupby('key').agg({'a': list, 'b': 'first', 'c': sum}).reset_index(drop=True)

print(df)
        a  b   c
0  [x, y]  2   7
1     [z]  3  10