熊猫groupby：如何获得字符串的并集

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熊猫groupby：如何获得字符串的并集

python

我有一个这样的数据框：

   A         B       C
0  1  0.749065    This
1  2  0.301084      is
2  3  0.463468       a
3  4  0.643961  random
4  1  0.866521  string
5  2  0.120737       !

呼唤

In [10]: print df.groupby("A")["B"].sum()

将返回

A
1    1.615586
2    0.421821
3    0.463468
4    0.643961

现在，我想对列“
C”执行“相同”操作。因为该列包含字符串，所以sum（）不起作用（尽管您可能认为它将字符串连接在一起）。我真正想看到的是每个组的字符串列表或一组字符串，即

A
1    {This, string}
2    {is, !}
3    {a}
4    {random}

我一直在尝试找到方法来做到这一点。

尽管Series.unique（）（http://pandas.pydata.org/pandas-
docs/stable/genic/pandas.Series.unique.html）无效，但是

df.groupby("A")["B"]

是一个

pandas.core.groupby.SeriesGroupBy object

所以我希望任何Series方法都可以。有任何想法吗？

阅读 172

2020-12-20

共1个答案

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In [4]: df = read_csv(StringIO(data),sep='\s+')

In [5]: df
Out[5]: 
   A         B       C
0  1  0.749065    This
1  2  0.301084      is
2  3  0.463468       a
3  4  0.643961  random
4  1  0.866521  string
5  2  0.120737       !

In [6]: df.dtypes
Out[6]: 
A      int64
B    float64
C     object
dtype: object

应用自己的函数时，不会自动排除非数字列。这会慢一些，但比应用.sum()到groupby

In [8]: df.groupby('A').apply(lambda x: x.sum())
Out[8]: 
   A         B           C
A                         
1  2  1.615586  Thisstring
2  4  0.421821         is!
3  3  0.463468           a
4  4  0.643961      random

sum 默认情况下串联

In [9]: df.groupby('A')['C'].apply(lambda x: x.sum())
Out[9]: 
A
1    Thisstring
2           is!
3             a
4        random
dtype: object

你几乎可以做你想做的

In [11]: df.groupby('A')['C'].apply(lambda x: "{%s}" % ', '.join(x))
Out[11]: 
A
1    {This, string}
2           {is, !}
3               {a}
4          {random}
dtype: object

在整个框架上一次执行一次。关键是要返回一个Series

def f(x):
     return Series(dict(A = x['A'].sum(), 
                        B = x['B'].sum(), 
                        C = "{%s}" % ', '.join(x['C'])))

In [14]: df.groupby('A').apply(f)
Out[14]: 
   A         B               C
A                             
1  2  1.615586  {This, string}
2  4  0.421821         {is, !}
3  3  0.463468             {a}
4  4  0.643961        {random}

2020-12-20