如何按列分组并删除或分隔pandas中的值？

在pandas中，可以使用groupby函数按列分组数据，并使用agg函数对每个组进行聚合操作。要按列分组并删除或分隔pandas中的值，可以按照以下步骤进行操作：

导入pandas库：首先需要导入pandas库，可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

创建DataFrame：创建一个包含需要处理的数据的DataFrame对象。可以使用以下代码创建一个示例DataFrame：

data = {'Name': ['John', 'Mike', 'Sarah', 'Mike', 'John'],
        'Age': [28, 32, 25, 32, 28],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'London', 'New York']}
df = pd.DataFrame(data)

按列分组并删除或分隔值：使用groupby函数按照需要分组的列进行分组，并使用agg函数对每个组进行聚合操作。可以使用以下代码按照"Name"列进行分组，并删除或分隔"Age"列的值：

df_grouped = df.groupby('Name').agg({'Age': lambda x: ', '.join(map(str, x))})

在上述代码中，lambda函数用于将每个组的"Age"列的值连接为一个字符串，并使用逗号分隔。

查看结果：可以使用以下代码查看分组后的结果：

print(df_grouped)

完整的代码示例如下：

import pandas as pd

data = {'Name': ['John', 'Mike', 'Sarah', 'Mike', 'John'],
        'Age': [28, 32, 25, 32, 28],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'London', 'New York']}
df = pd.DataFrame(data)

df_grouped = df.groupby('Name').agg({'Age': lambda x: ', '.join(map(str, x))})

print(df_grouped)

以上代码将按照"Name"列分组，并删除或分隔"Age"列的值，最后输出分组后的结果。

关于pandas的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的相关产品和文档：