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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