如何使用分隔符號有效連接 Pandas GroupBy 組中的值？

帶有分隔符號連接器的Pandas GroupBy

當使用多個值將Pandas 中的資料分組時，可能會遇到需要使用具體的分隔符號。但是，簡單的 groupby 和 sum 操作可能會導致不想要的輸出，而沒有所需的分隔符號。

請考慮以下程式碼：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("Inputfile.txt", sep='\t')
group = df.groupby(['col'])['val'].sum()
# Output:
# A CatTiger
# B BallBat

這將產生一個具有連接值的單一字串，而不需要所需的連字符分隔符號。

要實現所需的輸出，您可以結合使用apply 函數join:

group = df.groupby(['col'])['val'].sum().apply(lambda x: '-'.join(x))

但是，由於每個值中包含不需要的字符，此解決方案可能仍然無法產生預期的輸出。

替代解決方案

相反，請考慮使用帶有 join 參數的 agg函數：

df.groupby('col')['val'].agg('-'.join)

這將正確使用連字符分隔符號連接組內的值，提供所需的輸出：

col
A    Cat-Tiger
B     Ball-Bat
Name: val, dtype: object

更新解決方案

要處理MultiIndex 或Index列，您可以重設索引並使用reset_index函數重命名它：

df1 = df.groupby('col')['val'].agg('-'.join).reset_index(name='new')

這會將索引轉換為新列命名為“new”，提供了一種方便的方式來進一步處理分組數據。

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