Pandas：折叠具有相同列 ID 的行并将多列连接为 1答案

【问题标题】：Pandas: collapse rows with same column ID and concatenate multiple columns into 1Pandas：折叠具有相同列 ID 的行并将多列连接为 1
【发布时间】：2022-01-26 23:35:12
【问题描述】：

如果不迭代数据框，是否可以使用 pandas 方法从中“折叠”

index    ID     fruits    qty
0        101    oranges   1
1        134    apples    2
2        576    pears     3
3        837    apples    1
4        576    oranges   2
5        134    pears     3

对此（并在将信息汇总为单个字符串的过程中生成一个新的description 列）：

index    ID     description
0        101    101: orange(1)
1        134    134: apples(2) pears(3)
2        576    576: pears(3) oranges(2)
3        837    837: apples(1)

请注意，这是对this question 的转译。

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

首先将列fruits 与qty 连接，然后聚合join，最后添加ID 转换为字符串：

df['description'] = df['fruits'] + '(' + df['qty'].astype(str) + ')'

df = df.groupby('ID')['description'].agg(' '.join).reset_index()
df['description'] = df['ID'].astype(str)  + ': ' + df['description'] 
print (df)
    ID               description
0  101           101: oranges(1)
1  134   134: apples(2) pears(3)
2  576  576: pears(3) oranges(2)
3  837            837: apples(1)

GroupBy.apply 的另一个想法：

def f(x):
    d = x['fruits'] + '(' + x['qty'].astype(str) + ')'
    return x.name.astype(str)  + ': ' + ' '.join(d)

df = df.groupby('ID').apply(f).reset_index(name='description')

print (df)
    ID               description
0  101           101: oranges(1)
1  134   134: apples(2) pears(3)
2  576  576: pears(3) oranges(2)
3  837            837: apples(1)

【讨论】：

【解决方案2】：

使用 Pandas 有应用功能。使用此函数，您可以将 lambda 函数应用于行、列甚至整个数据帧。

这是该函数的文档链接。 https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.apply.html

【讨论】：