Pandas の「groupby」関数はどのようにしてグループ化された行から値のリストを効率的に作成できるのでしょうか?

Groupby を使用して Pandas で行をリストに効率的にグループ化する

データ操作タスクでは、特定の基準に基づいて行をリストにグループ化することが一般的な要件です。 Pandas では、groupby 関数がこの目的のための強力なツールを提供します。

2 つの列 'a' と 'b' を持つ DataFrame があるとします。

a b
A 1
A 2
B 5
B 5
B 4
C 6

目的は次のとおりです。 「a」列に基づいて行をグループ化し、グループごとに「b」列のリストを作成します。

これを実現するには、次のことができます。 groupby 関数を利用します:

df.groupby('a')['b'].apply(list)

groupby 関数は、「a」列ごとに DataFrame をグループ化します。次に、適用関数は各グループを反復処理し、list を使用して 'b' 列をリストに変換します。

結果の出力:

a
A       [1, 2]
B    [5, 5, 4]
C          [6]
Name: b, dtype: object

この手法により、以下に基づいて行を効率的にグループ化できます。特定の列を選択し、各グループ内の他の列の値のリストを取得します。

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