如何使用 Pandas Groupby 将 DataFrame 行分组到列表中？

将 DataFrame 行分组为 Pandas GroupBy 中的列表

许多数据集包含跨行的冗余信息。为了提取有意义的见解，通常需要根据公共属性对行进行分组。这使得能够聚合和操作每个组内的数据。在本文中，我们将探讨如何在 Pandas groupby 中将数据帧行分组到列表中。

分组和聚合

考虑一个包含两列“a”和“b”的数据帧：

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

目标是按第一列（'a'）对行进行分组，并在第二列中创建值列表每组的列（'b'）。所需的输出是：

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

为了实现这一点，我们可以使用 Pandas 的 groupby 和 apply 函数。 groupby 函数按指定列对行进行分组，而 apply 函数允许我们对每个组执行操作。在本例中，我们将应用列表函数为每个组创建一个值列表。

df.groupby('a')['b'].apply(list)

此代码将返回一个包含每个组的值列表的 Series 对象：

a
A       [1, 2]
B    [5, 5, 4]
C          [6]
Name: b, dtype: object

创建一个新的数据框

要使用分组列表创建一个新的数据框，我们可以使用reset_index函数将Series对象转换为一个新的数据框并重命名包含列表的列：

df1 = df.groupby('a')['b'].apply(list).reset_index(name='new')

生成的数据框将如下所示：

   a        new
0  A     [1, 2]
1  B  [5, 5, 4]
2  C        [6]

以上是如何使用 Pandas Groupby 将 DataFrame 行分组到列表中？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！