數(shù)據(jù)幀：Name Category Port ClassA Code 443 string1A Code 80 string2B Math 443 string3A Code 443 string1B Math 80 string4我嘗試過的代碼：df1 = df.name.ne(df.name.shift())count = df.name.groupby(df1.cumsum()).size()我得到的輸出：Name Category Port Class CountA Code 443 string1 2B Math 443 string3 1A Code 443 string1 1B Math 80 string4 1我想要的輸出：Name Category Port Class CountA Code 443, 80 string1, string2 2B Math 443 string3 1A Code 443 string1 1B Math 80 string4 1任何幫助是值得贊賞的。
2 回答
臨摹微笑
TA貢獻(xiàn)1982條經(jīng)驗(yàn) 獲得超2個(gè)贊
使用 和 具有適當(dāng)?shù)墓δ軕?yīng)該會(huì)得到你想要的。下面的用法將導(dǎo)致保留所有值，如果您只想要唯一的值，則可以將其更改為 。groupbyagglistset
df['cumsum'] = df.Name.ne(df.Name.shift()).cumsum()
df2 = df.groupby(df["cumsum"]).agg({'Name': 'first', 'Category': 'first', 'Port': list, 'Class': [list, 'count']})
df2.columns = df2.columns.droplevel(1).values[:-1].tolist() + ['Count']
df2 = df2.reset_index(drop=True)
這將為您提供：
Name Category Port Class Count
0 A Code [443, 80] [string1, string2] 2
1 B Math [443] [string3] 1
2 A Code [443] [string1] 1
3 B Math [80] [string4] 1
侃侃無極
TA貢獻(xiàn)2051條經(jīng)驗(yàn) 獲得超10個(gè)贊
這里的關(guān)鍵是用通用名稱和類別來標(biāo)識(shí)連續(xù)的行。一個(gè)簡單的技巧是使用和：shiftcumsum
x = pd.Series(np.where((df['Name'] == df1['Name'])&(df['Category'] == df1['Category']), 0, 1),
index = df.index).cumsum()
完成此操作后，a 和 將完成以下工作：groupbyagg
df.assign(Count=1, Port=df['Port'].astype(str)).groupby(['Name', 'Category',x]).agg(
{'Port': ', '.join, 'Class': ', '.join, 'Count': 'sum'}).reset_index().drop(columns='level_2')
它給出：
Name Category Port Class Count
0 A Code 443, 80 string1, string2 2
1 A Code 443 string1 1
2 B Math 443 string3 1
3 B Math 80 string4 1
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