根据列将数据帧中的多行组合在一起
在数据分析中，有时需要根据某些列的值将数据帧中的多行组合在一起。Pandas 是一个非常强大的数据分析库，可以轻松地实现这一点。以下是一些常见的场景和相应的解决方案。
示例数据
假设我们有以下数据帧：
import pandas as pd
data = {
'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
'Description': ['foo', 'bar', 'baz', 'qux', 'quux', 'corge']
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)输出：
Category Value Description
0 A 1 foo
1 A 2 bar
2 B 3 baz
3 B 4 qux
4 C 5 quux
5 C 6 corge1. 根据列进行分组并聚合
如果您想根据某一列（例如 Category）进行分组，并对其他列进行聚合，可以使用 groupby 和 agg 方法。
示例：对 Value 列求和，对 Description 列进行连接
grouped_df = df.groupby('Category').agg({
'Value': 'sum',
'Description': ' '.join
}).reset_index()
print(grouped_df)输出：
Category Value Description
0 A 3 foo bar
1 B 7 baz qux
2 C 11 quux corge2. 根据列进行分组并将多行合并为列表
如果您想将某些列的值合并为列表，可以使用 groupby 和 apply 方法。
示例：将 Value 和 Description 列合并为列表
grouped_df = df.groupby('Category').agg({
'Value': lambda x: list(x),
'Description': lambda x: list(x)
}).reset_index()
print(grouped_df)输出：
Category Value Description
0 A [1, 2] [foo, bar]
1 B [3, 4] [baz, qux]
2 C [5, 6] [quux, corge]3. 根据多列进行分组并聚合
如果您需要根据多列进行分组，可以在 groupby 中传递一个列表。
示例：根据 Category 和 Description 进行分组，并对 Value 列求和
grouped_df = df.groupby(['Category', 'Description']).agg({
'Value': 'sum'
}).reset_index()
print(grouped_df)输出：
Category Description Value
0 A bar 2
1 A foo 1
2 B baz 3
3 B qux 4
4 C corge 6
5 C quux 54. 自定义聚合函数
您还可以定义自己的聚合函数，并在 agg 中使用。
示例：自定义聚合函数
def custom_agg(x):
return ','.join(x)
grouped_df = df.groupby('Category').agg({
'Value': 'sum',
'Description': custom_agg
}).reset_index()
print(grouped_df)输出：
Category Value Description
0 A 3 foo,bar
1 B 7 baz,qux
2 C 11 quux,corge相关·内容
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