python - pandas groupby でデータフレーム行をリストにグループ化する方法

Question

df次のようなパンダデータフレームがあります。

a b
A 1
A 2
B 5
B 5
B 4
C 6

最初の列でグループ化し、2 番目の列を行のリストとして取得したい:

A [1,2]
B [5,5,4]
C [6]

pandas groupby を使用してこのようなことを行うことは可能ですか?

Answer 1

あなたが言っていたgroupbyように、オブジェクトのメソッドがpd.DataFrame仕事をすることができます。

例

 L = ['A','A','B','B','B','C']
 N = [1,2,5,5,4,6]

 import pandas as pd
 df = pd.DataFrame(zip(L,N),columns = list('LN'))


 groups = df.groupby(df.L)

 groups.groups
      {'A': [0, 1], 'B': [2, 3, 4], 'C': [5]}

グループのインデックスごとの説明を提供します。

単一のグループの要素を取得するには、たとえば次のようにします。

 groups.get_group('A')

     L  N
  0  A  1
  1  A  2

  groups.get_group('B')

     L  N
  2  B  5
  3  B  5
  4  B  4

Answer 2

複数の列をグループ化しながら一意の リストを探している場合、これはおそらく役立つでしょう：

df.groupby('a').agg(lambda x: list(set(x))).reset_index()

Answer 3

ここでは、要素を「|」でグループ化しています。区切りとして

    import pandas as pd

    df = pd.read_csv('input.csv')

    df
    Out[1]:
      Area  Keywords
    0  A  1
    1  A  2
    2  B  5
    3  B  5
    4  B  4
    5  C  6

    df.dropna(inplace =  True)
    df['Area']=df['Area'].apply(lambda x:x.lower().strip())
    print df.columns
    df_op = df.groupby('Area').agg({"Keywords":lambda x : "|".join(x)})

    df_op.to_csv('output.csv')
    Out[2]:
    df_op
    Area  Keywords

    A       [1| 2]
    B    [5| 5| 4]
    C          [6]