我有一個(gè)數(shù)據(jù)框如下+-----------+----------+-----+| InvoiceNo | ItemCode | Qty |+-----------+----------+-----+|  Inv-001  |     c    |  1  |+-----------+----------+-----+|  Inv-001  |     b    |  2  |+-----------+----------+-----+|  Inv-001  |     a    |  1  |+-----------+----------+-----+|  Inv-002  |     a    |  3  |+-----------+----------+-----+|  Inv-002  |     b    |  1  |+-----------+----------+-----+|  Inv-002  |     c    |  1  |+-----------+----------+-----+|  Inv-002  |     d    |  4  |+-----------+----------+-----+|  Inv-002  |     a    |  1  |+-----------+----------+-----+|  Inv-003  |     e    |  1  |+-----------+----------+-----+|  Inv-003  |     b    |  2  |+-----------+----------+-----+我想計(jì)算每個(gè)單獨(dú)的InvoiceNo明智項(xiàng)目組合。即每個(gè)的總和ItemCode。排序并連接到一個(gè)字符串。注意：在Inv-002產(chǎn)品中a有 2 行。我想要/需要的輸出如下+-----------+--------------------+| InvoiceNo |   Desired result   |+-----------+--------------------+|  Inv-001  |    a-1, b-2, c-1   |+-----------+--------------------+|  Inv-002  | a-4, b-1, c-1, d-4 |+-----------+--------------------+|  Inv-003  |      b-2, e-1      |+-----------+--------------------+到目前為止我已經(jīng)寫(xiě)了下面的代碼#load datadf = pd.read_excel('data.xlsx')#groupby and sumg = df.groupby(['InvoiceNo','ItemCode']).sum()# Codes to convert the MultiIndex to a regualr dataframeg = g.unstack(fill_value=0)g.reset_index(drop=True,inplace=True)g = g.droplevel(level=0, axis=1).fillna(0)#calculationg.dot(g.columns+',').str[:-1]下面是我得到的結(jié)果。所有項(xiàng)目分開(kāi)。+---+---------------------+| 0 |       a,b,b,c       |+---+---------------------+| 1 | a,a,a,a,b,c,d,d,d,d |+---+---------------------+| 2 |        b,b,e        |+---+---------------------+請(qǐng)指導(dǎo)我解決這個(gè)問(wèn)題。