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Groupby 和連接值，但保留所有列

Groupby 和連接值，但保留所有列

慕無忌1623718 2022-05-19 13:59:57
我有這個數(shù)據(jù)框，想對 ID 進行分組并加入這些值。ID  | A_Num | I_Num--------------------------001 | A_001 | I_001002 | A_002 | I_002003 | A_003 | I_004005 | A_002 | I_002期望的輸出ID      | A_Num | I_Num--------------------------001     | A_001 | I_001002;005 | A_002 | I_002003     | A_003 | I_004代碼：    df = df.groupby(['A_Num','I_Num'])['ID'].apply(lambda tags: ';'.join(tags))    df.to_csv('D:\joined.csv', sep=';', encoding='utf-8-sig', quoting=csv.QUOTE_ALL, index=False, header=True)當(dāng)我將 DataFrame 寫入 csv 文件時，我只有 ID 列。
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3 回答

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慕尼黑8549860

TA貢獻1818條經(jīng)驗 獲得超11個贊

嘗試reset_index()：

df=df.groupby(['A_Num','I_Num'])["ID"].apply(lambda tags: ';'.join(tags.values)).reset_index()

這樣，您的聚合 fromapply()將被執(zhí)行，然后重新分配為column而不是index.


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反對 回復(fù) 2022-05-19
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慕哥9229398

TA貢獻1877條經(jīng)驗 獲得超6個贊

另一種方法是：


result= df.groupby(['A_Num', 'I_Num']).agg({'ID': list})

result.reset_index(inplace=True)

result[['ID', 'A_Num', 'I_Num']]

輸出是：


Out[37]: 

             ID    A_Num   I_Num

0        [001 ]   A_001    I_001

1  [002 , 005 ]   A_002    I_002

2        [003 ]   A_003    I_004

在這種情況下，ID 包含列表。如果您更想要字符串，只需執(zhí)行以下操作：


result['ID']= result['ID'].map(lambda lst: ';'.join(lst))

result[['ID', 'A_Num', 'I_Num']]

哪個輸出：


Out[48]: 

        ID  A_Num  I_Num

0      001  A_001  I_001

1  002;005  A_002  I_002

2      003  A_003  I_004


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反對 回復(fù) 2022-05-19
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慕村9548890

TA貢獻1884條經(jīng)驗 獲得超4個贊

Groupby 'A_Num' 和 'I_Num' 然后合并同一組中的 ID。

df.groupby(['A_Num','I_Num']).ID.apply(lambda x: ';'.join(x.tolist())).reset_index()


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反對 回復(fù) 2022-05-19
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