在Python中,使用pandas库可以很方便地按列分组并加入文本。首先,我们需要导入pandas库:
import pandas as pd
接下来,我们可以创建一个DataFrame对象,其中包含需要分组的数据:
data = {'Name': ['John', 'Mike', 'Sarah', 'John', 'Mike'],
'Age': [25, 30, 28, 25, 30],
'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'New York', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)
现在,我们可以使用groupby()
函数按照某一列进行分组,并使用apply()
函数将文本加入到每个分组中:
df_grouped = df.groupby('Name').apply(lambda x: x['City'] + ' (' + x['Age'].astype(str) + ')')
在上述代码中,我们按照Name
列进行分组,并将City
列和Age
列合并为一个文本字符串。最后,我们可以将结果打印出来:
print(df_grouped)
输出结果如下:
Name
John 0 New York (25)
3 New York (25)
Mike 1 London (30)
4 London (30)
Sarah 2 Paris (28)
dtype: object
这样,我们就按列分组并加入了文本。在这个例子中,我们按照Name
列进行分组,并将City
列和Age
列合并为一个文本字符串。这种方法适用于各种数据分析和处理场景,例如统计每个分组的数量、计算每个分组的平均值等。
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