带分隔符的 Pandas groupby [英] Pandas groupby with delimiter join

问题描述

我尝试使用 groupby 对具有多个值的行进行分组.

I tried to use groupby to group rows with multiple values.

col val
A  Cat
A  Tiger
B  Ball
B  Bat

import pandas as pd
df = pd.read_csv("Inputfile.txt", sep='	')
group = df.groupby(['col'])['val'].sum()

我得到了

A CatTiger
B BallBat

我想引入一个分隔符，让我的输出看起来像

I want to introduce a delimiter, so that my output looks like

A Cat-Tiger
B Ball-Bat

我试过了，

group = df.groupby(['col'])['val'].sum().apply(lambda x: '-'.join(x))

这产生了，

A C-a-t-T-i-g-e-r
B B-a-l-l-B-a-t

这里有什么问题?

谢谢，

AP

推荐答案

或者你可以这样做:

In [48]: df.groupby('col')['val'].agg('-'.join)
Out[48]:
col
A    Cat-Tiger
B     Ball-Bat
Name: val, dtype: object

<小时>

更新:回答评论中的问题:

In [2]: df
Out[2]:
  col    val
0   A    Cat
1   A  Tiger
2   A  Panda
3   B   Ball
4   B    Bat
5   B  Mouse
6   B    Egg

In [3]: df.groupby('col')['val'].agg('-'.join)
Out[3]:
col
A       Cat-Tiger-Panda
B    Ball-Bat-Mouse-Egg
Name: val, dtype: object

最后用于将索引或多索引转换为列:

Last for convert index or MultiIndex to columns:

df1 = df.groupby('col')['val'].agg('-'.join).reset_index(name='new')

这篇关于带分隔符的 Pandas groupby的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！