如何在 pandas 的聚合函数中使用分组值？

【问题标题】：how to use grouping value in aggregation function in pandas?如何在 pandas 的聚合函数中使用分组值？
【发布时间】：2020-07-30 20:03:18
【问题描述】：

我的数据框由两列组成：第一列用于组名称，第二列用于与给定组相关的值（因此一个组可以有多个值）。我想连接值以只为每个组保留一个条目，并添加一些额外的信息。

grouped = df.groupby('group_name').agg(lambda x: 'some additional info:\n{}'.format('\n'.join(x)))

分组的示例行如下所示：

Citrus    "some additional info\nLemon\nOrange\nGrapefruit"

是否有一些优雅的方法可以将 group_name 包含在此类聚合中，以便结果如下所示？

Citrus    "some additional info\nCitrus\nLemon\nOrange\nGrapefruit"

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas lambda pandas-groupby aggregation

【解决方案1】：

用途：

print (df)
  group_name         col
0     Citrus       Lemon
1     Citrus      Orange
2     Citrus  Grapefruit

因为GroupBy.agg 方法可以单独处理每一列，所以可以将列转换为索引并选择索引值：

f = lambda x: 'some additional info:\n{}\n{}'.format(x.index[0], '\n'.join(x))
grouped = df.set_index('group_name').groupby('group_name')['col'].agg(f)
print (grouped)
group_name
Citrus    some additional info:\nCitrus\nLemon\nOrange\n...
Name: col, dtype: object

或者可以使用GroupBy.apply:

f = lambda x: 'some additional info:\n{}\n{}'.format(x.name, '\n'.join(x['col']))
grouped = df.groupby('group_name').apply(f)
print (grouped)
group_name
Citrus    some additional info:\nCitrus\nLemon\nOrange\n...
dtype: object

【讨论】：