使用 Pandas Groupby 连接多行字符串
在使用 Pandas 进行数据操作的领域中，通常需要组合来自多个行的字符串基于特定标准的行。 Groupby 操作提供了实现此目的的强大方法。让我们深入研究一个实际示例。
假设我们有一个包含“名称”、“文本”和“日期”列的 DataFrame。我们希望将“名称”和“月份”的每个唯一组合的“文本”条目连接起来。为此，我们可以利用以下步骤：
分组和转换： 按“名称”和“月份”列对 DataFrame 进行分组。然后，应用转换操作并使用 lambda 函数以逗号分隔符连接“文本”条目：
df['text'] = df[['name','text','month']].groupby(['name','month'])['text'].transform(lambda x: ','.join(x))
删除重复项： 转换后的 ' text' 列可能包含重复的条目。要保留唯一的条目，请根据“名称”和“月份”列删除重复项：
df[['name','text','month']].drop_duplicates()
或者，我们可以通过使用 apply 和 reset_index 来简化过程以获得所需的结果输出：
df.groupby(['name','month'])['text'].apply(','.join).reset_index()这些方法可以有效连接 Pandas DataFrame 中多行的字符串，从而使数据操作任务更加容易可以管理。
以上是如何使用 Groupby 连接多个 Pandas DataFrame 行中的字符串？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
