使用 groupby 的 print 和 lambda 函数答案

【问题标题】：Using print and lambda function with groupby使用 groupby 的 print 和 lambda 函数
【发布时间】：2019-08-08 08:14:42
【问题描述】：

我正在使用一个简单的代码。我尝试按一列查看 groupby 的结果。但我的问题是其中一个结果是重复的。


#DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one'] ,
                   'B': ['Ar', 'Br', 'Cr', 'Ar','Ar'] ,
                   'C': ['12/15/2011', '11/11/2001', '08/30/2015', '07/3/1999','03/03/2000' ],
                      'D':[1,7,3,4,5]})


#Create a groupby and show the results

df.groupby['A'].apply(lambda x : print(x))

这会显示一个重复的结果。是什么原因？

【问题讨论】：

你的预期输出是什么？
很抱歉
对不起，我预料到了，这显示了两个数据帧，一个数据帧用于 A 等于“一”值，一个数据帧用于 A 等于“二”值。尽管如此，这会返回三个数据帧，对于等于“一”的 A 数据帧是重复的
抱歉正确的代码是：
df.groupby(A').apply(lambda x : print(x))

标签： lambda apply pandas-groupby

【解决方案1】：

据我所知，您似乎正在寻找以下任何一项：

df.groupby('A').apply(lambda x : x.sum())

或

df.groupby(A').apply(lambda x: "{%s}" % ', '.join(x))

我建议查看此答案以获取更多选项：https://stackoverflow.com/a/17841294/6908282

【讨论】：