合并pandas groupby中的两个列表并应用

在pandas中，可以使用groupby函数对数据进行分组操作。当我们需要合并groupby中的两个列表并应用时，可以使用agg函数来实现。

agg函数可以对每个分组应用一个或多个聚合函数，并将结果合并为一个数据帧。在这种情况下，我们可以使用lambda函数来合并两个列表，并将其应用于每个分组。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
        'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby函数对列A进行分组，并应用agg函数
result = df.groupby('A').agg(lambda x: list(x))

print(result)

输出结果如下：

         B             C                D
A                                      
bar  [one, two, one]  [2, 4, 6]  [20, 40, 60]
foo  [one, two, two, one]  [1, 3, 5, 8]  [10, 30, 50, 80]

在这个例子中，我们将列A作为分组依据，然后使用agg函数将列B、C和D中的值合并为列表，并应用于每个分组。

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