盤點一個Pandas多列分組問題

回復(fù)“資源”即可獲贈Python學(xué)習(xí)資料

大家好，我是皮皮。

一、前言

前幾天在Python白銀交流群【在途中要勤奮的熏肉肉??】問了一道Pandas處理的問題，如下圖所示。

原始數(shù)據(jù)如下圖所示：

下面是她自己寫的代碼：

# df['name'] = df['name'].str.lower()
test['pid'] = test['pid'].astype(int)
test['arr0'] = test['arr0'].astype(str)
test['arr1'] = test['arr1'].astype(str)
test['arr2'] = test['arr2'].astype(str)
test['arr3'] = test['arr3'].astype(str)
aggregate_funcs = {
    'arr0': lambda s: '-'.join(set(s)),
    'arr1': lambda s: '-'.join(set(s)),
    'arr2': lambda s: '-'.join(set(s)),
    'arr3': lambda s: '-'.join(set(s)), 
}
testdf = test.groupby(test['pid']).aggregate(aggregate_funcs)
print(testdf)

目前的大概思路如下：

二、實現(xiàn)過程

這里【月神】給了一份示例代碼，如下所示：

arr0_3 = ['arr0', 'arr1', 'arr2', 'arr3']
data[arr0_3] = data[arr0_3].astype(str)
data.groupby('pid')[arr0_3].agg(lambda x: x.drop_duplicates().str.cat(sep='-'))

運(yùn)行之后，結(jié)果如下圖所示：

沒想到還可以批量地做轉(zhuǎn)換，真是太強(qiáng)了！

順利地解決了粉絲的問題。

三、總結(jié)

大家好，我是皮皮。這篇文章主要盤點了一道使用Pandas處理數(shù)據(jù)的問題，文中針對該問題給出了具體的解析和代碼實現(xiàn)，幫助粉絲順利解決了問題。

最后感謝粉絲【在途中要勤奮的熏肉肉??】提問，感謝【月神】給出的思路和代碼解析，感謝【dcpeng】、【貓藥師Kelly】等人參與學(xué)習(xí)交流。

小伙伴們，快快用實踐一下吧！如果在學(xué)習(xí)過程中，有遇到任何問題，歡迎加我好友，我拉你進(jìn)Python學(xué)習(xí)交流群共同探討學(xué)習(xí)。