使用 pandas GroupBy 聚合字符串列

Question

我有一个 DF，如下所示：

df =

vid   pos      value       sente
1     a         A           21
2     b         B           21
3     b         A           21
3     a         A           21
1     d         B           22
1     a         C           22
1     a         D           22
2     b         A           22
3     a         A           22

现在我想将具有相同 sente 和 vid 值的所有行合并为一行，其中 value 的值由 " " 连接

df2 =

vid   pos      value       sente
1     a         A           21
2     b         B           21
3     b a       A A         21
1     d a a     B C D       22
2     b         A           22
3     a         A           22

我想对此进行修改应该可以解决问题：

df2 = df.groupby["sente"].agg(lambda x: " ".join(x))

但我似乎无法弄清楚如何将第二列添加到语句中。

Answer 1

Groupers 可以作为列表传递。此外，您可以通过去掉 lambda 代码来稍微简化您的解决方案——这不是必需的。

df.groupby(['vid', 'sente'], as_index=False, sort=False).agg(' '.join)

   vid  sente    pos  value
0    1     21      a      A
1    2     21      b      B
2    3     21    b a    A A
3    1     22  d a a  B C D
4    2     22      b      A
5    3     22      a      A

其他一些注意事项：指定 as_index=False 意味着您的分组将作为列出现在结果中（而不是作为索引，默认情况下）。此外，sort=False 将保留列的原始顺序。

Answer 2

截至本次编辑，@cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ 的回答要好得多。

有趣的方式！仅适用于单个 char 值

df.set_index(['sente', 'vid']).sum(level=[0, 1]).applymap(' '.join).reset_index()


   sente  vid    pos  value
0     21    1      a      A
1     21    2      b      B
2     21    3    b a    A A
3     22    1  d a a  B C D
4     22    2      b      A
5     22    3      a      A

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还不错的回答

df.set_index(['sente', 'vid']).groupby(level=[0, 1]).apply(
    lambda d: pd.Series(d.to_dict('l')).str.join(' ')
).reset_index()

   sente  vid    pos  value
0     21    1      a      A
1     21    2      b      B
2     21    3    b a    A A
3     22    1  d a a  B C D
4     22    2      b      A
5     22    3      a      A

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不推荐

df.set_index(['sente', 'vid']).add(' ') \
  .sum(level=[0, 1]).applymap(str.strip).reset_index()

   sente  vid    pos  value
0     21    1      a      A
1     21    2      b      B
2     21    3    b a    A A
3     22    1  d a a  B C D
4     22    2      b      A
5     22    3      a      A