熊猫groupby：如何获得字符串的并集

我有一个这样的数据框：

   A         B       C
0  1  0.749065    This
1  2  0.301084      is
2  3  0.463468       a
3  4  0.643961  random
4  1  0.866521  string
5  2  0.120737       !

呼唤

In [10]: print df.groupby("A")["B"].sum()

将返回

A
1    1.615586
2    0.421821
3    0.463468
4    0.643961

现在，我想对列“ C”执行“相同”操作。因为该列包含字符串，所以sum（）不起作用（尽管您可能认为它将字符串连接在一起）。我真正想看到的是每个组的字符串列表或一组字符串，即

A
1    {This, string}
2    {is, !}
3    {a}
4    {random}

我一直在尝试找到方法来做到这一点。

尽管Series.unique（）（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/genic/pandas.Series.unique.html）无效，但是

df.groupby("A")["B"]

是一个

pandas.core.groupby.SeriesGroupBy object

所以我希望任何Series方法都可以。有任何想法吗？

In [4]: df = read_csv(StringIO(data),sep='\s+')

In [5]: df
Out[5]: 
   A         B       C
0  1  0.749065    This
1  2  0.301084      is
2  3  0.463468       a
3  4  0.643961  random
4  1  0.866521  string
5  2  0.120737       !

In [6]: df.dtypes
Out[6]: 
A      int64
B    float64
C     object
dtype: object

当您应用自己的功能时，不会自动排除非数字列。这会慢一些，但比应用.sum()到groupby

In [8]: df.groupby('A').apply(lambda x: x.sum())
Out[8]: 
   A         B           C
A                         
1  2  1.615586  Thisstring
2  4  0.421821         is!
3  3  0.463468           a
4  4  0.643961      random

sum 默认情况下串联

In [9]: df.groupby('A')['C'].apply(lambda x: x.sum())
Out[9]: 
A
1    Thisstring
2           is!
3             a
4        random
dtype: object

你几乎可以做你想做的

In [11]: df.groupby('A')['C'].apply(lambda x: "{%s}" % ', '.join(x))
Out[11]: 
A
1    {This, string}
2           {is, !}
3               {a}
4          {random}
dtype: object

在整个框架上进行一次，一次一组。关键是要返回一个Series

def f(x):
     return Series(dict(A = x['A'].sum(), 
                        B = x['B'].sum(), 
                        C = "{%s}" % ', '.join(x['C'])))

In [14]: df.groupby('A').apply(f)
Out[14]: 
   A         B               C
A                             
1  2  1.615586  {This, string}
2  4  0.421821         {is, !}
3  3  0.463468             {a}
4  4  0.643961        {random}

您可以使用该apply方法将任意函数应用于分组数据。因此，如果您想要一套，请套用set。如果需要列表，请应用list。

>>> d
   A       B
0  1    This
1  2      is
2  3       a
3  4  random
4  1  string
5  2       !
>>> d.groupby('A')['B'].apply(list)
A
1    [This, string]
2           [is, !]
3               [a]
4          [random]
dtype: object

如果您还需要其他功能，只需编写一个函数即可执行所需的操作apply。

您可能可以使用aggregate（或agg）函数来连接值。（未经测试的代码）

df.groupby('A')['B'].agg(lambda col: ''.join(col))

您可以尝试以下方法：

df.groupby('A').agg({'B':'sum','C':'-'.join})

一个简单的解决方案是：

>>> df.groupby(['A','B']).c.unique().reset_index()

以命名聚合 pandas >= 0.25.0

从pandas 0.25.0版开始，我们已命名聚合，可以在其中进行分组，聚合并同时为我们的列分配新名称。这样，我们就不会获得MultiIndex列，并且鉴于它们包含的数据，这些列的名称更有意义：

汇总并获取字符串列表

grp = df.groupby('A').agg(B_sum=('B','sum'),
                          C=('C', list)).reset_index()

print(grp)
   A     B_sum               C
0  1  1.615586  [This, string]
1  2  0.421821         [is, !]
2  3  0.463468             [a]
3  4  0.643961        [random]

汇总并加入字符串

grp = df.groupby('A').agg(B_sum=('B','sum'),
                          C=('C', ', '.join)).reset_index()

print(grp)
   A     B_sum             C
0  1  1.615586  This, string
1  2  0.421821         is, !
2  3  0.463468             a
3  4  0.643961        random

如果您想覆盖数据框中的B列，则应该可以使用：

    df = df.groupby('A',as_index=False).agg(lambda x:'\n'.join(x))

遵循@Erfan的好答案，大多数时候，在分析聚合值时，您希望这些现有字符值的唯一可能组合：

unique_chars = lambda x: ', '.join(x.unique())
(df
 .groupby(['A'])
 .agg({'C': unique_chars}))