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為共享公共值的每一行合并 Dataframe 中列的內(nèi)容

為共享公共值的每一行合并 Dataframe 中列的內(nèi)容

縹緲止盈 2023-06-20 13:32:37
我在分配給不同個(gè)人的表中有數(shù)據(jù)。但是,很多數(shù)據(jù)基于 MD5 是相同的,我希望每個(gè)條目都?xì)w因于具有相同 MD5 的每個(gè)人。例如,輸入數(shù)據(jù)可能如下所示:但是,我希望輸出如下表所示。例如,A、C、E 的所有者相同,因?yàn)樗鼈兊?MD5 相同(欣賞 MD5 會(huì)更長(zhǎng),這只是為了說(shuō)明)。類似地,對(duì)于 B、D、F,MD5 相同,因此 Owner 也被合并為所有 3 個(gè)條目。我寫了一個(gè)有效的腳本(但效率非常低):md5OwnerDF = pd.DataFrame({"MD5 Digest":[],"All_Owners":[]})for md5 in uniqueTLMD5List:        # sub dataframe with md5        md5DF = df.loc[df['MD5 Digest'] == md5].copy()        # bring in owners of this sub dataframe (md5DF) and convert into unique list (ownerList)        ownerList = ';'.join([str(elem) for elem in md5DF.loc[:,'Owner'].unique().tolist()])        md5OwnerDF_temp = pd.DataFrame({"MD5 Digest":[md5],"All_Owners":[ownerList]})        md5OwnerDF = md5OwnerDF.append(md5CustodianDF_temp)有沒(méi)有更好的方法可以在不迭代的情況下獲得相同的結(jié)果?
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1 回答

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有只小跳蛙

TA貢獻(xiàn)1824條經(jīng)驗(yàn) 獲得超8個(gè)贊

你可以試試transform+groupby

df['new'] = df.roupby('ID')['MD5'].transform(','.join)


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反對(duì) 回復(fù) 2023-06-20
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