使用Pandas groupby连接来自多行的字符串

Pandas Dataframe.groupby（）方法用于根据某些条件将数据分为几组。分组的抽象定义是提供标签到组名的映射。

要使用Dataframe.groupby（）连接多行中的字符串，请执行以下步骤：

1. 使用需要连接其属性的Dataframe.groupby（）方法对数据进行分组。
2. 通过使用join函数连接字符串，并使用lambda语句转换该列的值。

我们将使用具有2列的CSV文件，该文件的内容如下图所示：

示例1：我们将在分支列中具有相同名称的数据进行连接。

• Python3

filter_none

 

 

亮度_4

# import pandas library

import pandas as pd

  

# read csv file

df = pd.read_csv( "Book2.csv" )

  

# concatenate the string

df[ 'branch' ] = df.groupby([ 'Name' ])[ 'branch' ].transform( lambda x : ' ' .join(x))

  

# drop duplicate data

df = df.drop_duplicates()   

  

# show the dataframe

print (df)

输出：

示例2：我们也可以在多列上执行Pandas groupby。

我们将使用具有3列的CSV文件，该文件的内容如下图所示：

在名称和年份列上应用分组依据

• Python3

filter_none

 

 

亮度_4

# import pandas library

import pandas as pd

  

# read a csv file

df = pd.read_csv( "Book1.csv" )

  

# concatenate the string

df[ 'branch' ] = df.groupby([ 'Name' , 'year' ])[ 'branch' ].transform(

                                               lambda x: ' ' .join(x))

  

# drop duplicate data

df = df.drop_duplicates()          

  

# show the dataframe

df

输出：