Pandas - 列中 groupby 之后的 Concat 字符串，忽略 NaN，忽略重复项

Question

根据查询，我的 DF 可以有一个带有字符串的列或一个带有 NaN 的列。

例如：

  ID     grams   Projects
0  891            4.0      NaN
1  725            9.0      NaN

或

  ID     grams   Projects
0  890            1.0      P1, P2
1  724            1.0      P1
2  880            1.0      P1, P2
3  943            1.0      P1
4  071            1.0      P1

我可以处理其中一个，但是当我尝试创建一个通用的函数时，我失败了。最后我需要忽略 NaN，因为我将此 DF 作为 JSON 响应发送，而 NaN 给了我无效的格式。

我现在的做法是：

#When Projects is a string
df['Projects'] = _df.groupby("ID")['External_Id'].apply(lambda x: ",".join(x))

#When Projects is NaN
df['Projects'] = _df.groupby("ID")['External_Id'].apply(lambda x: "")

我尝试使用fillna() 并检查 'x' 的 dtype，但它总是返回为 object，所以我无法检查它是否是 str 或 NaN

此外，“项目”列的结果不应允许重复。某些按 ID 分组的行包含重要信息，这些信息将被汇总（“克”），但“External_Id”不应出现多次。 例如：

  ID       grams      External_Id
0  890        1.0      P1
1  890        1.0      P2
2  890        1.0      P2
3  724        1.0      P1
4  724        1.0      P1

结果应该是

  ID       grams      Projects
0  890        3.0      P1, P2
1  724        2.0      P1

不是

  ID       grams      Projects
0  890        1.0      P1, P2, P2
1  724        1.0      P1, P1

Answer 1

假设你开始

In [37]: df = pd.DataFrame({'a': [1, 1, 2, 2], 'b': [1, None, 2, 4], 'c': ['foo', 'sho', 'sha', 'bar']})

In [43]: df
Out[43]: 
   a    b    c
0  1  1.0  foo
1  1  NaN  foo
2  2  2.0  sha
3  2  4.0  bar

然后您可以将相同的函数应用于b 或c，同时处理 NaN 和重复项：

In [44]: df.b.groupby(df.a).apply(lambda x: '' if x.isnull().any() else ','.join(set(x.astype(str).values)))
Out[44]: 
a
1           
2    2.0,4.0
dtype: object

In [45]: df.c.groupby(df.a).apply(lambda x: '' if x.isnull().any() else ','.join(set(x.astype(str).values)))
Out[45]: 
a
1        foo
2    sha,bar
dtype: object

Answer 2

我认为这应该会有所帮助：

import numpy
df_new = df.replace(numpy.nan,' ', regex=True)

编辑：

我认为这个solution 可以为你工作（就像@Ami 的答案的替代品。