she*_*lih 4 python group-by dataframe pandas
我有一个熊猫数据框:
df = pd.DataFrame({'a': [1,1,1,1,2,2,2], 'b': ['a','a','a','a','b','b','b'], 'c': ['o','o','o','o','p','p','p'], 'd': [ [2,3,4], [1,3,3,4], [3,3,1,2], [4,1,2], [8,2,1], [0,9,1,2,3], [4,3,1] ], 'e': [13,12,5,10,3,2,5] })
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我想要的是:
首先按列 a、b、c 分组 --- 有两组
然后在每组内按照 e 列升序排序
最后在每个组列 d 内连接
所以我想要的结果是:
result = pd.DataFrame({'a':[1,2], 'b':['a','b'], 'c':['o','p'], 'd':[[3,3,1,2,4,1,2,1,3,3,4,2,3,4],[0,9,1,2,3,8,2,1,4,3,1]]})
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谁能分享一些快速/优雅的方法来解决这个问题?非常感谢。
您可以通过列进行排序e
,按组a
,b
并c
再使用列表理解来串联d
柱(压平)。请注意,我们可以使用sort
and thengroupby
因为 groupby 将
保留观察在每个组内排序的顺序:
(df.sort_values('e').groupby(['a', 'b', 'c'])['d']
.apply(lambda g: [j for i in g for j in i]).reset_index())
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列表理解的替代方法是来自 itertools 的链:
from itertools import chain
(df.sort_values('e').groupby(['a', 'b', 'c'])['d']
.apply(lambda g: list(chain.from_iterable(g))).reset_index())
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