通过按类型分组创建一个新列，新列的值是整个组的列值

Question

我有一个基本上看起来像这样的 pandas 数据框：

type    item    string
1       0       aa
1       1       bb
1       2       cc

2       0       dd
2       1       ee
2       2       ff

我想根据组的“字符串”列以某种方式创建一个新列“newstring”

type    item    string  newstring
1       0       aa      aa+bb+cc
1       1       bb      aa+bb+cc
1       2       cc      aa+bb+cc

2       0       dd      dd+ee+ff
2       1       ee      dd+ee+ff
2       2       ff      dd+ee+ff

我已经完成了

df.groupby('type').aggregate(lambda x: "+".join(x))
df.groupby('type').apply(lambda x: "+".join(x))

但我不断得到新字符串的结果（字面意思）

type    item    string  newstring
1       0       aa      type+item+string+newstring
1       1       bb      type+item+string+newstring
1       2       cc      type+item+string+newstring

2       0       dd      type+item+string+newstring
2       1       ee      type+item+string+newstring
2       2       ff      type+item+string+newstring

如何按特定列进行分组，然后将该组的一列的值附加到新列。

提前致谢！

Answer 1

在此之后你很抱歉：

In [14]:
df['new_string'] = df.groupby('type')['string'].transform(lambda x: '+'.join(x))
df

Out[14]:

   type  item string new_string
0     1     0     aa   aa+bb+cc
1     1     1     bb   aa+bb+cc
2     1     2     cc   aa+bb+cc
3     2     0     dd   dd+ee+ff
4     2     1     ee   dd+ee+ff
5     2     2     ff   dd+ee+ff

上面的'type'组，然后我们在'string'列上调用transform，并调用join的字符串值的lambda函数。

您尝试失败的原因是因为您的函数正在应用于其余列，而不是专门用于字符串列。此外，这里的 transform 返回一个索引与原始 df 对齐的系列。