python - Pandas 按列和列变量分组

Question

我有一个像这样的数据框:

df = pd.DataFrame({'type':['emph','emph', 'tr', 'tf', 'jitt', 'loss'],
                   'result':[1,1,2,3,4,5]})

我希望 groupby 按类型列进行分组，但将 tr 和 tf 组一起加入到一个新组 trtf 中:

当我 groupby("type") 时，我当然会得到 tr 和 tf 的单独组，并且我看不到如何根据列变量名称指定分组。

只要创建了新组 TrTf，我不介意 Tr 和 Tf 是否保留在输出中。

谢谢

Answer 1

编辑:为值组一起创建元组列表，然后是字典和最后一个 replace groupby 中的列 type 和 sum:

L = [('tr','tf'), ('a','b')]
d = {y:''.join(x) for x in L for y in x}
print (d)
{'tr': 'trtf', 'tf': 'trtf', 'a': 'ab', 'b': 'ab'}

df = df.groupby(df['type'].replace(d))['result'].sum().reset_index()
print (df)
   type  result
0  emph       2
1  jitt       4
2  loss       5
3  trtf       5

<小时/>

如果可以按首字母分组，请使用 DataFrameGroupBy.agg与sum和join与sets:

df = (df.groupby(df['type'].str[0])
        .agg({'result':'sum', 'type':lambda x: ''.join(set(x))})
        .reset_index(drop=True))
print (df)
   result  type
0       2     A
1       5  B1B2
2       4     C
3       5     D

详细信息:

print (df['type'].str[0])
0    A
1    A
2    B
3    B
4    C
5    D
Name: type, dtype: object