python - 如何在保留所有行的同时连接行并使每组有一个结果值

Question

我试图为每个由连接在一起的列内容组成的观察生成一个唯一的组值，同时保持所有行完好无损。

我的观察结果可以分组到特定列(下面的 A 列)。我想为每个组创建一个由该组每行的内容组成的唯一值，但保持行不变。

我已尝试提供的解决方案 here和 here ，但这些解决方案会折叠结果，每组留下一行，而我希望保留所有行。

import pandas as pd

d = {'A': [1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 6],
     'B': [345, 366, 299, 455, 879, 321, 957, 543]}

df = pd.DataFrame(d)

print(df)

   A    B
0  1  345
1  2  366
2  3  299
3  3  455
4  4  879
5  5  321
6  5  957
7  5  689
8  6  543

df['B'] = df['B'].astype(str)
df['B_concat'] = df.groupby(['A'])['B'].apply('/'.join)

print(df)

   A    B     B_concat
0  1  345          NaN
1  2  366          345
2  3  299          366
3  3  455      299/455
4  4  879          879
5  5  321  321/957/689
6  5  957          543
7  5  689          NaN
8  6  543          NaN

同一组中的单元应具有相同的 B_concat 值。

   A    B     B_concat
0  1  345          345
1  2  366          366
2  3  299      299/455
3  3  455      299/455
4  4  879          879
5  5  321  321/957/689
6  5  957  321/957/689
7  5  689  321/957/689
8  6  543          543

Answer 1

使用GroupBy.transform返回的 Series 与原始 DataFrame 大小相同，因此可以分配给新列:

df['B'] = df['B'].astype(str)
df['B_concat'] = df.groupby(['A'])['B'].transform('/'.join)

一行解决方案应该是:

df['B_concat'] = df['B'].astype(str).groupby(df['A']).transform('/'.join)
print (df)
   A    B B_concat
0  1  345      345
1  2  366      366
2  3  299  299/455
3  3  455  299/455
4  4  879      879
5  5  321  321/957
6  5  957  321/957
7  6  543      543

或者:

df['B_concat'] = df.groupby(['A'])['B'].transform(lambda x: '/'.join(x.astype(str)))