Группировка строк в списке в pandas groupby

Ответ 1

Вы можете сделать это, используя groupby для группировки по интересующему столбцу, а затем apply list для каждой группы:

In [1]: df = pd.DataFrame( {'a':['A','A','B','B','B','C'], 'b':[1,2,5,5,4,6]})
        df

Out[1]: 
   a  b
0  A  1
1  A  2
2  B  5
3  B  5
4  B  4
5  C  6

In [2]: df.groupby('a')['b'].apply(list)
Out[2]: 
a
A       [1, 2]
B    [5, 5, 4]
C          [6]
Name: b, dtype: object

In [3]: df1 = df.groupby('a')['b'].apply(list).reset_index(name='new')
        df1
Out[3]: 
   a        new
0  A     [1, 2]
1  B  [5, 5, 4]
2  C        [6]

Ответ 2

Если производительность важна, опуститесь до уровня numy:

import numpy as np

df = pd.DataFrame({'a': np.random.randint(0, 60, 600), 'b': [1, 2, 5, 5, 4, 6]*100})

def f(df):
         keys, values = df.sort_values('a').values.T
         ukeys, index = np.unique(keys, True)
         arrays = np.split(values, index[1:])
         df2 = pd.DataFrame({'a':ukeys, 'b':[list(a) for a in arrays]})
         return df2

тесты:

In [301]: %timeit f(df)
1000 loops, best of 3: 1.64 ms per loop

In [302]: %timeit df.groupby('a')['b'].apply(list)
100 loops, best of 3: 5.26 ms per loop

Ответ 3

Как вы сказали, метод groupby объекта pd.DataFrame может выполнять задание.

Пример

 L = ['A','A','B','B','B','C']
 N = [1,2,5,5,4,6]

 import pandas as pd
 df = pd.DataFrame(zip(L,N),columns = list('LN'))


 groups = df.groupby(df.L)

 groups.groups
      {'A': [0, 1], 'B': [2, 3, 4], 'C': [5]}

который дает и индексное описание групп.

Чтобы получить элементы отдельных групп, вы можете сделать, например

 groups.get_group('A')

     L  N
  0  A  1
  1  A  2

  groups.get_group('B')

     L  N
  2  B  5
  3  B  5
  4  B  4

Ответ 4

Удобный способ добиться этого будет:

df.groupby('a').agg({'b':lambda x: list(x)})

Посмотрите на написание пользовательских агрегатов: https://www.kaggle.com/akshaysehgal/how-to-group-by-aggregate-using-py

Ответ 5

Чтобы решить эту проблему для нескольких столбцов кадра данных:

In [5]: df = pd.DataFrame( {'a':['A','A','B','B','B','C'], 'b':[1,2,5,5,4,6],'c'
   ...: :[3,3,3,4,4,4]})

In [6]: df
Out[6]: 
   a  b  c
0  A  1  3
1  A  2  3
2  B  5  3
3  B  5  4
4  B  4  4
5  C  6  4

In [7]: df.groupby('a').agg(lambda x: list(x))
Out[7]: 
           b          c
a                      
A     [1, 2]     [3, 3]
B  [5, 5, 4]  [3, 4, 4]
C        [6]        [4]

Этот ответ был вдохновлен ответом Анамики Моди. Спасибо!

Ответ 6

Используйте любой из следующих groupby и agg рецептов.

# Setup
df = pd.DataFrame({
  'a': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
  'b': [1, 2, 5, 5, 4, 6],
  'c': ['x', 'y', 'z', 'x', 'y', 'z']
})
df

   a  b  c
0  A  1  x
1  A  2  y
2  B  5  z
3  B  5  x
4  B  4  y
5  C  6  z

Чтобы объединить несколько столбцов в виде списков, используйте любое из следующего:

df.groupby('a').agg(list)
df.groupby('a').agg(pd.Series.tolist)

           b          c
a                      
A     [1, 2]     [x, y]
B  [5, 5, 4]  [z, x, y]
C        [6]        [z]

Чтобы сгруппировать список только в один столбец, преобразуйте groupby в объект SeriesGroupBy, а затем вызовите SeriesGroupBy.agg. Использование,

df.groupby('a').agg({'b': list})  # 4.42 ms 
df.groupby('a')['b'].agg(list)    # 2.76 ms - faster

a
A       [1, 2]
B    [5, 5, 4]
C          [6]
Name: b, dtype: object

Ответ 7

Давайте используем df.groupby со списком и конструктором Series

pd.Series({x : y.b.tolist() for x , y in df.groupby('a')})
Out[664]: 
A       [1, 2]
B    [5, 5, 4]
C          [6]
dtype: object

Ответ 8

Если вы ищете уникальный список при группировании нескольких столбцов, это может помочь:

df.groupby('a').agg(lambda x: list(set(x))).reset_index()

Ответ 9

Здесь я сгруппировал элементы с "|" в качестве разделителя импорт панд как pd

df = pd.read_csv('input.csv')

df
Out[1]:
  Area  Keywords
0  A  1
1  A  2
2  B  5
3  B  5
4  B  4
5  C  6

df.dropna(inplace =  True)
df['Area']=df['Area'].apply(lambda x:x.lower().strip())
print df.columns
df_op = df.groupby('Area').agg({"Keywords":lambda x : "|".join(x)})

df_op.to_csv('output.csv')
Out[2]:
df_op
Area  Keywords

A       [1| 2]
B    [5| 5| 4]
C          [6]