r - 多行到单个单元格空间分隔 Pandas 中的值，分组依据

Question

我这里有一个类似于 df1 的数据集

    df1 = pd.DataFrame({'id':[1,1,2,2,2],
                      'value':[67,45,7,5,9]})

   id  value
   1     67
   1     45
   2      7
   2      5
   2      9

我想把它带到这种形式。一个单元格中与该 id 对应的所有值，以空格分隔。

   id values
   1  67 45
   2  7 5 9

这是我的代码

df2 = pd.DataFrame(df1['id'].unique())
df2.columns=['id']
df2['values']=np.nan

for i in df2['id']:
    s=''
    for k in df1[df1['id']==i]['value']:
        s=s+' '+str(k)
    df2.loc[df2['id']==i,'values']=s.lstrip()
print(df2)

有没有更pythonic的方法来做到这一点。我有 70000 个唯一 ID，每个 ID 可能有 1 到 20 个不等的值

我在用
python 蟒3.5
Pandas 0.20.1
NumPy 1.12.1
窗口 10

另外，我们如何在 R 中复制相同的内容

Answer 1

将 'value' 列从 int 转换为 string，然后执行 groupby 'id' 和 apply str.join 功能:

# Convert 'value' column to string.
df1['value'] = df1['value'].astype(str)

# Perform a groupby and apply a string join.
df1 = df1.groupby('id')['value'].apply(' '.join).reset_index()

结果输出:

   id  value
0   1  67 45
1   2  7 5 9