python - 在组内联合非集合迭代的有效方法

Question

我有这个df

df = pd.DataFrame(dict(
        A=['b', 'a', 'b', 'c', 'a', 'c', 'a', 'c', 'a', 'a'],
        B=[[0, 2, 3, 1],
           [9, 6, 7, 2],
           [6, 0, 1, 4],
           [9, 2, 5, 1],
           [5, 1, 4, 8],
           [8, 5, 6, 6],
           [0, 9, 0, 0],
           [2, 6, 1, 8],
           [7, 3, 2, 6],
           [8, 7, 1, 9]]
        ))

我想按 'A' 分组并合并 'B' 中的所有列表

df.groupby('A').B.union() 和 df.groupby('A').B.apply(set.union)工作。

我想要的结果是

A
a    {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
b                {0, 1, 2, 3, 4, 6}
c                {1, 2, 5, 6, 8, 9}
Name: B, dtype: object

Answer 1

问题是您需要先将它们转换为集合，然后再应用并集。一种解决方案是使用 sum 连接组，然后使用 map

转换为 set

In [28]: df.groupby('A').B.sum().map(set)
Out[28]:
A
a    {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
b                {0, 1, 2, 3, 4, 6}
c                {1, 2, 5, 6, 8, 9}
dtype: object