使用 pandas groupby 查找列的唯一组合并另存为 df答案

【问题标题】：Use pandas groupby to find unique combinations of columns and save as df使用 pandas groupby 查找列的唯一组合并另存为 df
【发布时间】：2021-12-27 03:56:57
【问题描述】：

我有以下熊猫数据框：

df = pd.DataFrame({'Colors': ['blue', 'blue', 'orange', 'red',
                              'purple', 'orange', 'purple', 'blue', 'brown'], 
                   'Price': ['500', '500', '200', '250', '300', '765', '1100', '762', 
                              '650', '625'],
                   'Style': ['farm', 'contemporary', 'modern', 'MDM', 'MDM', 
                             'contemporary', 'farm', 'contemporary', 'farm'],
                   'Location': ['far', 'near', 'far', 'far', 'near', 'far', 'far', 'near', 
                                'far']})

我可以通过df.groupby(['Colors', 'Price', 'Style', 'Location']).size() 获取按颜色分类的信息，以查看价格、样式和位置的独特组合，以将颜色作为系列返回。

问题 - 我如何使用它来创建一个新的 pandas Dataframe，其中每列对应一种颜色（蓝色、橙色、红色等）和值的唯一组合（500_contemporary_near、500_farm_far 等）？

我尝试生成的输出示例是一个数据帧，其中有一列名为“Blue”，（每一行）下的每个值都是一个字符串，例如 500_contemporary_near。

蓝色

500_contemporary_near
500_farm_far

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe group-by

【解决方案1】：

你可以unstack

df.groupby(['Colors', 'Price', 'Style', 'Location']).size().unstack(level=0)

【讨论】：

我试过了，但这并不是我的目标。我想生成一个新的数据框，其中对于给定的颜色，有一列颜色（即蓝色），下面的每一行都是其特征的唯一字符串（500_contemporary_near）。所以最后，列是颜色，行对应于给定颜色的唯一字符串特征。
@MAsoccer9 做字符串加入然后 groupby ~
你能提供明确的例子吗？

【解决方案2】：

这个怎么样：

pd.DataFrame([{k[0]: '_'.join(k[1:])} for k in \
   df.groupby(['Colors','Price', 'Style', 'Location']).groups]).fillna('')


    blue    brown   orange  purple  red
0   500_contemporary_near               
1   500_farm_far                
2   762_contemporary_near               
3           650_farm_far            
4                   200_modern_far      
5                   765_contemporary_far        
6                           1100_farm_far   
7                           300_MDM_near    
8                                   250_MDM_far

【讨论】：

这更接近我想要实现的目标。通过这个实现，500_contemporary_near、500_farm_far 和 762_contemporary_near 都在同一列“Blue”下，而 650_farm_far 在“Brown”列下等等？对吗？
是的，没错