python - 为 pandas.DataFrame 复制 GROUP_CONCAT

Question

我有一个 pandas DataFrame df:

+------+---------+  
| team | user    |  
+------+---------+  
| A    | elmer   |  
| A    | daffy   |  
| A    | bugs    |  
| B    | dawg    |  
| A    | foghorn |  
| B    | speedy  |  
| A    | goofy   |  
| A    | marvin  |  
| B    | pepe    |  
| C    | petunia |  
| C    | porky   |  
+------+---------  

我想找到或编写一个函数来返回一个 DataFrame，我将使用以下方法在 MySQL 中返回它:

SELECT
  team,
  GROUP_CONCAT(user)
FROM
  df
GROUP BY
  team

结果如下:

+------+---------------------------------------+  
| team | group_concat(user)                    |  
+------+---------------------------------------+  
| A    | elmer,daffy,bugs,foghorn,goofy,marvin |  
| B    | dawg,speedy,pepe                      |  
| C    | petunia,porky                         |  
+------+---------------------------------------+  

我可以想到通过遍历行并添加到字典来执行此操作的讨厌方法，但必须有更好的方法。

Answer 1

执行以下操作:

df.groupby('team').apply(lambda x: ','.join(x.user))

获取 Series 字符串或

df.groupby('team').apply(lambda x: list(x.user))

获取 list 字符串的 Series。

结果如下:

In [33]: df.groupby('team').apply(lambda x: ', '.join(x.user))
Out[33]:
team
a       elmer, daffy, bugs, foghorn, goofy, marvin
b                               dawg, speedy, pepe
c                                   petunia, porky
dtype: object

In [34]: df.groupby('team').apply(lambda x: list(x.user))
Out[34]:
team
a       [elmer, daffy, bugs, foghorn, goofy, marvin]
b                               [dawg, speedy, pepe]
c                                   [petunia, porky]
dtype: object

请注意，通常对这些类型的 Series 进行任何进一步的操作都会很慢并且通常不鼓励。如果有另一种聚合方法而不将 list 放在 Series 内，则应考虑改用该方法。