1、groupby 与 apply的结合使用
- groupby：主要用于分组聚合，可结合统计函数（mean()、min()、sum()、count(）、、、)一起使用，跟聚合函数agg（）类 似；
- apply：可以利用函数包括自定义函数迭代计算，可以结合lambda使用
1）对dataframe进行分组，并将分组结果合并(某列多行变一行)
df = pd.DataFrame(data=[[1,2,'book1'], [1, 2, 'book2'], [4, 5, 'book3']], columns=['ID', 'Day', 'title'])
print(df)
df.groupby(['ID', 'Day'])['title'].apply(list)
2） 对dataframe进行分组，并将分组结果合并后排序或将list转tuple，以及将某一值映射（贴标签）
test = pd.DataFrame(data=[['1',['物理', '历史', '数学']], ['2', ['历史', '物理', '数学']], ['3', ['历史', '语文', '数学']]], columns=['id', 'subject'])
print(test)
test['subject'].apply(lambda str : str.sort(), str)
print(test)
#test['km'] = test['km'].apply(lambda str : tuple(str))
test['subject_str'] = test['subject'].apply(lambda str : str[0] + '_' + str[1] + '_' + str[2])
print(test)
mapping = {'历史_语文_数学': 'a', '历史_数学_物理':'b', '历史_数学_语文': 'c'}
test['label'] = test['subject_str'].replace(mapping)
print(test)
