使用pandas的groupby().transform()和tolist()作为聚合器可以用于组合重复项。具体步骤如下:
import pandas as pd
# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')
# 按照某一列进行分组
grouped = df.groupby('column_name')
# 对每个分组进行聚合操作
aggregated = grouped['column_to_aggregate'].transform('aggregation_function')
其中,'column_name'是要进行分组的列名,'column_to_aggregate'是要进行聚合操作的列名,'aggregation_function'是聚合函数,例如'mean'、'sum'、'count'等。
# 将聚合结果作为新的列添加到原始数据集中
df['aggregated_column'] = aggregated
# 将聚合结果转换为列表形式
aggregated_list = df['aggregated_column'].tolist()
最终,aggregated_list将包含所有重复项组合的结果。
这种方法适用于需要将分组聚合结果应用于原始数据集的场景,例如计算每个样本与其所在分组的平均值之间的差异等。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云