使用Pandas GroupBy 連接多行字串
要使用Pandas 的groupby 連接多行字串，我們可以利用groupby 和技術轉換技術的組合。
考慮以下資料集，我們想要的地方連接每組「名稱」和「月份」的「文字」列：
import pandas as pd
from io import StringIO
data = StringIO(
"\n".join([
'"name1","hej","2014-11-01"',
'"name1","du","2014-11-02"',
'"name1","aj","2014-12-01"',
'"name1","oj","2014-12-02"',
'"name2","fin","2014-11-01"',
'"name2","katt","2014-11-02"',
'"name2","mycket","2014-12-01"',
'"name2","lite","2014-12-01"'
])
)
# Load and process the data
df = pd.read_csv(data, header=0, names=["name", "text", "date"], parse_dates=["date"])
df["month"] = df["date"].apply(lambda x: x.month)要連接每組「名稱」和「月份」的「文字」列，我們可以使用groupby 函數：
df['text'] = df[['name','text','month']].groupby(['name','month'])['text'].transform(lambda x: ','.join(x))
或者，我們可以使用apply函數並重設索引：
df.groupby(['name','month'])['text'].apply(','.join).reset_index()這將產生一個新列，其中每個組的「文字」值連接起來：
name month text 0 name1 11 du 1 name1 12 aj,oj 2 name2 11 fin,katt 3 name2 12 mycket,lite
透過利用groupby 轉換技術，我們可以有效地連接來自多行的字串，增強資料分析和呈現。
以上是如何使用 GroupBy 連接多個 Pandas DataFrame 行中的字串？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
