如何使用 groupby 追加列表？ ValueError：函数不减少

Question

我有以下数据框：

df=pd.DataFrame({'code1':["A","B","A"],"code2":["k","l","k"],'Names':[['EUGENIO NETO','JUAN MATIAS SERAGOPIAN'],['EUGENIO LUPORINI NETO'],['SIMONE FANKHAUSER','ALEX SOUZA']]})

  code1 code2                                   Names
0     A     k  [EUGENIO NETO, JUAN MATIAS SERAGOPIAN]
1     B     l                 [EUGENIO LUPORINI NETO]
2     A     k         [SIMONE FANKHAUSER, ALEX SOUZA]

我想将code1 和code2 分组并合并Names 中的列表。在某种程度上看起来像这样：

  code1 code2  Names
0     A     k  [EUGENIO NETO, JUAN MATIAS SERAGOPIAN, SIMONE FANKHAUSER, ALEX SOUZA]
1     B     l  [EUGENIO LUPORINI NETO]

已经检查了以下答案：

Groupby and append lists and strings

pandas groupby and join lists

所以我尝试根据我的情况调整这些问题的答案（但未能解决）：

df['Names']=df[['code1','code2',"Names"]].groupby(['code1','code2'])["Names"].agg('sum')
----> ValueError: Function does not reduce

df['Names']=df[['code1','code2',"Names"]].groupby(['code1','code2'])["Names"].agg('Names')
----> AttributeError: 'SeriesGroupBy' object has no attribute 'Names'

df['Names']=df[['code1','code2',"Names"]].groupby(['code1','code2'])["Names"].transform(lambda x: append(x))
----> NameError: name 'append' is not defined

是我遗漏了什么还是方法不对？

编辑

Andrej 和 NYC Coder 确实提出了功能性解决方案。但是当我在更大的数据集中运行它时，我得到了相同的ValueError: Function does not reduce。研究了这可能是什么，并在这里发现了这个问题：Pandas Groupby Agg Function Does Not Reduce

选择的答案建议使用元组，因为列表是有问题的。另一个答案解释了熊猫代码中发生这种情况的位置。元组将是最好的方式？如何在这里应用？

Answer 1

print( df.groupby(['code1', 'code2'], as_index=False).agg('sum') )

打印：

  code1 code2                                              Names
0     A     k  [EUGENIO NETO, JUAN MATIAS SERAGOPIAN, SIMONE ...
1     B     l                            [EUGENIO LUPORINI NETO]

---

编辑：itertools.chain 的解决方案：

from itertools import chain

df=pd.DataFrame({'code1':["A","B","A"],"code2":["k","l","k"],'Names':[['EUGENIO NETO','JUAN MATIAS SERAGOPIAN'],['EUGENIO LUPORINI NETO'],['SIMONE FANKHAUSER','ALEX SOUZA']]})
print( df.groupby(['code1', 'code2'], as_index=False).agg(lambda x: list(chain.from_iterable(x))) )

Answer 2

应该这样做：

df['Names'] = df['Names'].agg(lambda x: ','.join(map(str, x)))
df = df.groupby(by=['code1', 'code2'], as_index=False).agg('sum')
print(df)



  code1 code2                                              Names
0     A     k  EUGENIO NETO,JUAN MATIAS SERAGOPIANSIMONE FANK...
1     B     l                              EUGENIO LUPORINI NETO