python-3.x - Pandas Groupby 与 Group Concat 用于整数值

Question

我的 Pandas 数据框看起来像这样，我希望按键对其进行分组并连接 id 的逗号分隔并创建一个新的数据框。现在这里的问题是 id 列是整数。

df:
          key      id
    0   abc     5073138
    1   abcd    5025923
    2   abc     7453197
    3   abcd    5032121
    4   abcd    5032121
    5   abc     5032121


new df:

         key       id
     0  abc     5073138,7453197,5032121
     1  abcd    5025923,5096021,5032121

我尝试将 group by 与 apply 和聚合一起使用，但没有用

df.groupby('key').apply(lambda x: ','.join(x.id))

df.groupby('key').agg({'id' : lambda x: ', '.join(str(x))})

Answer 1

您的第一个解决方案几乎奏效:

df.groupby('key').id.apply(lambda x: ','.join(map(str, x)))

如果将 id 列提前转换为 str 就更简单了:

df.id = df.id.astype(str)
df.groupby('key').id.apply(','.join)

虽然我个人不喜欢 apply，但没有它你可能会得到更好的表现:

df.id = df.id.astype(str)
df.id += ',' # add trailing commas
df.groupby('key').id.sum().str[:-1] # sum of strs is concatenation

这给出了相同的结果，但是以完全矢量化的方式。