如何從分組的 Pandas DataFrame 中有效地提取字串並集？

Pandas GroupBy 中的字串並集

這個問題解決了一個常見的挑戰：從以特定分組的Pandas DataFrame 中提取字串並集柱子。不幸的是，在包含字串的列上使用 sum() 函數不會連接它們。相反，本文探討了實現所需結果的替代方法。

將 GroupBy 與自訂函數結合使用

一種解決方案是定義應用特定操作的自訂函數給每個群組。例如，我們可以使用 apply() 方法來迭代群組並傳回所需的值。運算方法如下：

<code class="python">def my_function(group):
    return "{%s}" % ', '.join(group['C'])</code>

此函數將每個群組的「C」欄位中的字串組合成一個用大括號括起來的集合。

<code class="python">df.groupby('A')['C'].apply(my_function)</code>

將GroupBy 與lambda 結合使用表達式

更簡單的語法涉及使用lambda 表達式：

<code class="python">df.groupby('A')['C'].apply(lambda x: "{%s}" % ', '.join(x))</code>

組合組

有時，將多組的資訊組合成一個系列可能會很有用。以下是範例：

此函數使用 sum() 聚合「A」和「B」列，並將「C」列組合成一個集合。

<code class="python">def f(group):
    return Series(dict(A=group['A'].sum(),
                       B=group['B'].sum(),
                       C="{%s}" % ', '.join(group['C'])))</code>

此方法產生一個包含每個群組的聚合值的 DataFrame。

<code class="python">df.groupby('A').apply(f)</code>

透過使用這些方法，您可以有效地從分組的 Pandas DataFrame 中提取字串的並集，從而解鎖以有意義的方式分析和視覺化基於文字的資料的能力.

以上是如何從分組的 Pandas DataFrame 中有效地提取字串並集？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！