输出 pandas 分组数据帧而不聚合答案

【问题标题】：Output pandas grouped dataframe without aggregation输出 pandas 分组数据帧而不聚合
【发布时间】：2012-09-01 04:50:39
【问题描述】：

假设我有一个以 'A','B','C' 作为列名的 pandas DF

A    B   C 
a1  b11 c11
a1  b12 c12
a2  b21 c21
a2  b22 c22

我可以按“A”分组，但我可以得到

A  B  C
a1 [b11,b12], [c11,c12]
a2 [b21,b22], [c21,c22]

没有任何聚合？希望顺序（b11 在 b12 之前）保持原表中的顺序。

【问题讨论】：

标签： python dataframe pandas

【解决方案1】：

In [46]: df.groupby('A').agg(lambda g: dict([(k,g[k].tolist()) for k in g]))
Out[46]: 
                 B               C
A                                 
a1  ['b11', 'b12']  ['c11', 'c12']
a2  ['b21', 'b22']  ['c21', 'c22']

【讨论】：

你能解释一下它是如何工作的或者给一个关于agg的链接吗？ Pandas 文档说agg 可以接受一个函数作为参数，但它没有说明这样的函数接收什么以及应该返回什么（从你的回答中我理解了dict，但是它的结构呢？）。

【解决方案2】：

我不知道该怎么做，但也许这已经足够接近了：

In [23]: df = pd.DataFrame({'A' : ['a1', 'a1', 'a2', 'a2'],
                            'B' : ['b11', 'b12', 'b21', 'b22'],
                            'C' : ['c11', 'c12', 'c21', 'c22']})

In [24]: grpA  = df.groupby('A')
In [25]: a1 = grpA.get_group('a1')

使用它然后我得到：

In [26]: a1['B']  # or a1.B
Out[26]: 
0    b11
1    b12
Name: B

还有：

In [39]: import numpy as np

In [40]: np.array(a1.B)
Out[40]: array([b11, b12], dtype=object)

最后：

In [41]: grpdA.get_group('a1').B.tolist()  # leave off `.tolist()` to get a series
Out[41]: ['b11', 'b12']

希望对您有所帮助。

【讨论】：