按多个不同数据类型的列进行分组并聚合为列表
创始人
2024-10-14 02:01:33
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以下是一个示例代码,演示如何按多个不同数据类型的列进行分组,并将结果聚合为一个列表:

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Name': ['John', 'Mary', 'Peter', 'John', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 25, 40],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'New York', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按多个列进行分组,并聚合为一个列表
grouped = df.groupby(['Age', 'City'])['Name'].apply(list).reset_index()

print(grouped)

输出结果如下:

   Age       City         Name
0   25   New York  [John, John]
1   30     London       [Mary]
2   35      Paris      [Peter]
3   40      Tokyo      [David]

在这个示例中,我们使用groupby方法按照AgeCity两列进行分组。然后,使用apply方法将每个组中的Name列的值转换为一个列表。最后,使用reset_index方法将结果重置索引,并将结果存储在grouped变量中。

请注意,这仅仅是一个示例,实际应用中可能会根据具体需求进行调整。

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