pandas中實現(xiàn)將相同ID的字符串進行合并
問題描述
""" id value 1 A 1 B 1 C 2 D 2 E 2 F 變?yōu)椋? id value 1 [A,B,C] 2 [D,E,F] pandas怎么把上面的結構變?yōu)橄旅娴男问剑? """
自己的解決方案
import pandas as pd import numpy as np data = pd.DataFrame({'id':[1,1,1,2,2,2],'value':['A','B','C','D','E','F']}) data1 = np.array(data.groupby(['id']))#按照id進行分類 # 轉變成array對象之后,可以根據(jù)data1[0][1]查看其結構 id_kinds = 2#id的種類,此例比如1、2共兩種 all_value = [] for j in range(2): value = [] for i in data1[j][1]['value']: value.append(i) all_value.append(value) print(all_value) #再創(chuàng)建新的dataframe new_data = pd.DataFrame({'id':[1,2],'value':all_value}) print(new_data)
輸出結果為:
id value
0 1 [A, B, C]
1 2 [D, E, F]
大神的更優(yōu)化的解法
解法一:
可以用sum方法,將字符串進行連接
import pandas as pd import numpy as np data = pd.DataFrame({'id':[1,1,1,2,2,2],'value':['A','B','C','D','E','F']}) data1 = data.groupby(by='id')['value'].sum()
此時的輸出結果為:
id
1 ABC
2 DEF
Name: value, dtype: object
但是還不是我們想要的,因為我們還需要在中間加入逗號分隔
① 我們可以先將原始數(shù)據(jù)的value都變成“,A”
data = pd.DataFrame({'id':[1,1,1,2,2,2],'value':['A','B','C','D','E','F']}) data['value'] = data['value'].apply(lambda x:','+ x)
② 然后,對其使用sum方法進行字符串相加
data1 = data.groupby(by='id').sum()
此時的輸出結果為,value值之前多了“,”
id value
1 ,A,B,C
2 ,D,E,F
③ 最后,對該列使用apply函數(shù),去除‘,’
data1['value'] = data1['value'].apply(lambda x :[x[1:]])
就得到了最終的結果:
id value
1 [A,B,C]
2 [D,E,F]
解法二:
對分組之后的結果,直接使用apply函數(shù)
一行代碼就搞定!
data1 = data.groupby(by='id').apply(lambda x:[','.join(x['value'])])
那為什么可以這么做呢?
首先需要剖析的是,groupby之后的數(shù)據(jù)結構是什么樣的,它是由元組構成的(分組名,數(shù)據(jù)塊),數(shù)據(jù)塊也就是dataframe結構。使用以下方式可以查看groupby之后的對象:
for ID,group in group_df: ? ? print(ID) ? ? print(group)
apply函數(shù)中的x作用的即是數(shù)據(jù)塊(dataframe),通過數(shù)據(jù)塊取value那一行得到的是Series對象,于是可以使用join方法進行操作。
總結
sum方法不僅可以用于數(shù)值計算,還可用于對于一個Series對象而言的字符串相加
a = ['a','b'] c = pd.Series(a).sum()
apply函數(shù)非常靈活,不僅可以作用于一個Series對象,還可以作用于一個groupby之后的數(shù)據(jù)塊
data['value'].apply(lambda x :*****) data.groupby(by='**').apply(lambda x :*****)
lambda匿名函數(shù)可以極大優(yōu)化精簡我們的代碼,是一個非常靈活好用的函數(shù),記住它!
以上為個人經(jīng)驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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