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基于另一列中的相同值组合pandas dataframe列中的文本值

可以使用Pandas库中的groupby和agg方法来实现。以下是完善且全面的答案:

基于另一列中的相同值组合pandas dataframe列中的文本值,可以通过以下步骤实现:

  1. 导入必要的库:
代码语言:txt
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import pandas as pd
  1. 创建一个示例的DataFrame:
代码语言:txt
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data = {'A': ['value1', 'value2', 'value1', 'value2', 'value3'],
        'B': ['text1', 'text2', 'text3', 'text4', 'text5']}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 使用groupby方法将DataFrame按列'A'的值进行分组:
代码语言:txt
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grouped = df.groupby('A')
  1. 使用agg方法将每个分组中的文本值组合成一个列表:
代码语言:txt
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result = grouped['B'].agg(list)

这将生成一个新的Series对象,其中索引是列'A'中的唯一值,值是与每个唯一值相关联的文本值列表。

以下是答案的完整示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'A': ['value1', 'value2', 'value1', 'value2', 'value3'],
        'B': ['text1', 'text2', 'text3', 'text4', 'text5']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按列'A'的值进行分组,并将文本值组合成列表
grouped = df.groupby('A')
result = grouped['B'].agg(list)

print(result)

输出结果:

代码语言:txt
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A
value1    [text1, text3]
value2    [text2, text4]
value3          [text5]
Name: B, dtype: object

通过以上代码,我们实现了基于另一列中的相同值组合pandas dataframe列中的文本值的功能。在实际应用中,可以根据具体需求进行适当的调整和扩展。

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