如何对 Pandas DataFrame 行进行分组并将列值转换为列表？

如何将 Dataframe 行转换为 Pandas GroupBy 中的列表

在 Pandas 中操作 dataframe 时，可能需要将数据转换为特定格式格式以供进一步分析。一种方法是按指定列对行进行分组，并从每个组中的另一列创建列表。

在这种情况下，我们得到一个包含两列的数据框：“a”（列名称）和'b'（列值）。任务是将此数据框转换为一个新的数据框，其中“a”列中的每个唯一值都将“b”列中的对应值分组到一个列表中。

要实现此目的：

df1 = df.groupby('a')['b'].apply(list).reset_index(name='new')

在此代码中：

• df.groupby('a')：按列对数据框进行分组'a'.
• ['b'].apply(list)：将列表函数应用于每个组，将 'b' 列值转换为列表。
• reset_index(name= 'new'): 重置结果数据帧的索引并将新列的名称设置为 'new'。

最终结果是一个新的数据框 df1，其中“a”列中包含“a”列中的唯一值，以及“new”列中“b”列中的相应列表。

这里有一个示例来说明:

给定以下数据框：

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

应用上述代码将对其进行转换进入：

a	new
A	[1, 2]
B	[5, 5, 4]
C	[6]

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